YouTube

import os
from os.path import exists, join, basename, splitext

git_repo_url = 'https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git'
project_name = splitext(basename(git_repo_url))[0]
if not exists(project_name):
  # see: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/issues/949
  # install new CMake becaue of CUDA10
  !wget -q https://cmake.org/files/v3.13/cmake-3.13.0-Linux-x86_64.tar.gz
  !tar xfz cmake-3.13.0-Linux-x86_64.tar.gz --strip-components=1 -C /usr/local
  # clone openpose
  !git clone -q --depth 1 $git_repo_url
  !sed -i 's/execute_process(COMMAND git checkout master WORKING_DIRECTORY ${CMAKE_SOURCE_DIR}\/3rdparty\/caffe)/execute_process(COMMAND git checkout f019d0dfe86f49d1140961f8c7dec22130c83154 WORKING_DIRECTORY ${CMAKE_SOURCE_DIR}\/3rdparty\/caffe)/g' openpose/CMakeLists.txt
  # install system dependencies
  !apt-get -qq install -y libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev opencl-headers ocl-icd-opencl-dev libviennacl-dev
  # install python dependencies
  !pip install -q youtube-dl
  # build openpose
  !cd openpose && rm -rf build || true && mkdir build && cd build && cmake .. && make -j`nproc`
  
from IPython.display import YouTubeVideo
Selecting previously unselected package libgflags2.2.
(Reading database ... 144568 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack .../00-libgflags2.2_2.2.1-1_amd64.deb ...
Unpacking libgflags2.2 (2.2.1-1) ...
Selecting previously unselected package libgflags-dev.
Preparing to unpack .../01-libgflags-dev_2.2.1-1_amd64.deb ...
Unpacking libgflags-dev (2.2.1-1) ...
Selecting previously unselected package libgoogle-glog0v5.
Preparing to unpack .../02-libgoogle-glog0v5_0.3.5-1_amd64.deb ...
Unpacking libgoogle-glog0v5 (0.3.5-1) ...
Selecting previously unselected package libgoogle-glog-dev.
Preparing to unpack .../03-libgoogle-glog-dev_0.3.5-1_amd64.deb ...
Unpacking libgoogle-glog-dev (0.3.5-1) ...
Selecting previously unselected package libhdf5-serial-dev.
Preparing to unpack .../04-libhdf5-serial-dev_1.10.0-patch1+docs-4_all.deb ...
Unpacking libhdf5-serial-dev (1.10.0-patch1+docs-4) ...
Selecting previously unselected package libleveldb1v5:amd64.
Preparing to unpack .../05-libleveldb1v5_1.20-2_amd64.deb ...
Unpacking libleveldb1v5:amd64 (1.20-2) ...
Selecting previously unselected package libleveldb-dev:amd64.
Preparing to unpack .../06-libleveldb-dev_1.20-2_amd64.deb ...
Unpacking libleveldb-dev:amd64 (1.20-2) ...
Selecting previously unselected package liblmdb0:amd64.
Preparing to unpack .../07-liblmdb0_0.9.21-1ubuntu0.1_amd64.deb ...
Unpacking liblmdb0:amd64 (0.9.21-1ubuntu0.1) ...
Selecting previously unselected package liblmdb-dev:amd64.
Preparing to unpack .../08-liblmdb-dev_0.9.21-1ubuntu0.1_amd64.deb ...
Unpacking liblmdb-dev:amd64 (0.9.21-1ubuntu0.1) ...
Selecting previously unselected package libprotobuf-lite10:amd64.
Preparing to unpack .../09-libprotobuf-lite10_3.0.0-9.1ubuntu1_amd64.deb ...
Unpacking libprotobuf-lite10:amd64 (3.0.0-9.1ubuntu1) ...
Selecting previously unselected package lmdb-doc.
Preparing to unpack .../10-lmdb-doc_0.9.21-1ubuntu0.1_all.deb ...
Unpacking lmdb-doc (0.9.21-1ubuntu0.1) ...
Selecting previously unselected package libprotobuf-dev:amd64.
Preparing to unpack .../11-libprotobuf-dev_3.0.0-9.1ubuntu1_amd64.deb ...
Unpacking libprotobuf-dev:amd64 (3.0.0-9.1ubuntu1) ...
Selecting previously unselected package libsnappy-dev:amd64.
Preparing to unpack .../12-libsnappy-dev_1.1.7-1_amd64.deb ...
Unpacking libsnappy-dev:amd64 (1.1.7-1) ...
Selecting previously unselected package libviennacl-dev.
Preparing to unpack .../13-libviennacl-dev_1.7.1+dfsg1-2ubuntu1_all.deb ...
Unpacking libviennacl-dev (1.7.1+dfsg1-2ubuntu1) ...
Selecting previously unselected package opencl-clhpp-headers.
Preparing to unpack .../14-opencl-clhpp-headers_2.0.10+git12-g5dd8bb9-1_all.deb ...
Unpacking opencl-clhpp-headers (2.0.10+git12-g5dd8bb9-1) ...
Selecting previously unselected package opencl-headers.
Preparing to unpack .../15-opencl-headers_2.2~2018.02.21-gb5c3680-1_all.deb ...
Unpacking opencl-headers (2.2~2018.02.21-gb5c3680-1) ...
Setting up libviennacl-dev (1.7.1+dfsg1-2ubuntu1) ...
Setting up libgflags2.2 (2.2.1-1) ...
Setting up libgflags-dev (2.2.1-1) ...
Setting up liblmdb0:amd64 (0.9.21-1ubuntu0.1) ...
Setting up opencl-clhpp-headers (2.0.10+git12-g5dd8bb9-1) ...
Setting up libleveldb1v5:amd64 (1.20-2) ...
Setting up libhdf5-serial-dev (1.10.0-patch1+docs-4) ...
Setting up libsnappy-dev:amd64 (1.1.7-1) ...
Setting up libgoogle-glog0v5 (0.3.5-1) ...
Setting up liblmdb-dev:amd64 (0.9.21-1ubuntu0.1) ...
Setting up lmdb-doc (0.9.21-1ubuntu0.1) ...
Setting up libprotobuf-lite10:amd64 (3.0.0-9.1ubuntu1) ...
Setting up opencl-headers (2.2~2018.02.21-gb5c3680-1) ...
Setting up libprotobuf-dev:amd64 (3.0.0-9.1ubuntu1) ...
Setting up libleveldb-dev:amd64 (1.20-2) ...
Setting up libgoogle-glog-dev (0.3.5-1) ...
Processing triggers for man-db (2.8.3-2ubuntu0.1) ...
Processing triggers for libc-bin (2.27-3ubuntu1) ...
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ideep4py/lib/libmkldnn.so.0 is not a symbolic link

     |████████████████████████████████| 1.8MB 17.6MB/s 
-- The C compiler identification is GNU 7.5.0
-- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- GCC detected, adding compile flags
-- GCC detected, adding compile flags
-- Looking for pthread.h
-- Looking for pthread.h - found
-- Looking for pthread_create
-- Looking for pthread_create - not found
-- Looking for pthread_create in pthreads
-- Looking for pthread_create in pthreads - not found
-- Looking for pthread_create in pthread
-- Looking for pthread_create in pthread - found
-- Found Threads: TRUE  
-- Found CUDA: /usr/local/cuda (found version "10.1") 
-- Building with CUDA.
-- CUDA detected: 10.1
-- Found cuDNN: ver. 7.6.5 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so)
-- Added CUDA NVCC flags for: sm_61
-- Found cuDNN: ver. 7.6.5 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so)
-- Found GFlags: /usr/include  
-- Found gflags  (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so)
-- Found Glog: /usr/include  
-- Found glog    (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so)
-- Found Protobuf: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libprotobuf.so;-lpthread (found version "3.0.0") 
-- Found OpenCV: /usr (found version "3.2.0") 
-- Caffe will be downloaded from source now. NOTE: This process might take several minutes depending
        on your internet connection.
Submodule '3rdparty/caffe' (https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git) registered for path '../3rdparty/caffe'
Cloning into '/content/openpose/3rdparty/caffe'...
Submodule path '../3rdparty/caffe': checked out 'b5ede488952e40861e84e51a9f9fd8fe2395cc8a'
Previous HEAD position was b5ede488 Added TX2 JetPack3.3 support
HEAD is now at c95002fb Added support for newer GPUs
-- Caffe will be built from source now.
-- Download the models.
-- Downloading BODY_25 model...
-- NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection.
-- Not downloading body (COCO) model
-- Not downloading body (MPI) model
-- Downloading face model...
-- NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection.
-- Downloading hand model...
-- NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection.
-- Models Downloaded.
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /content/openpose/build
Scanning dependencies of target openpose_lib
[ 12%] Creating directories for 'openpose_lib'
[ 25%] No download step for 'openpose_lib'
[ 37%] No patch step for 'openpose_lib'
[ 50%] No update step for 'openpose_lib'
[ 62%] Performing configure step for 'openpose_lib'
-- The C compiler identification is GNU 7.5.0
-- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Looking for pthread.h
-- Looking for pthread.h - found
-- Looking for pthread_create
-- Looking for pthread_create - not found
-- Looking for pthread_create in pthreads
-- Looking for pthread_create in pthreads - not found
-- Looking for pthread_create in pthread
-- Looking for pthread_create in pthread - found
-- Found Threads: TRUE  
-- Boost version: 1.65.1
-- Found the following Boost libraries:
--   system
--   thread
--   filesystem
--   chrono
--   date_time
--   atomic
-- Found GFlags: /usr/include  
-- Found gflags  (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so)
-- Found Glog: /usr/include  
-- Found glog    (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so)
-- Found Protobuf: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libprotobuf.so;-lpthread (found version "3.0.0") 
-- Found PROTOBUF Compiler: /usr/bin/protoc
-- HDF5: Using hdf5 compiler wrapper to determine C configuration
-- HDF5: Using hdf5 compiler wrapper to determine CXX configuration
-- Found HDF5: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5_cpp.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsz.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so (found version "1.10.0.1") found components:  HL 
-- CUDA detected: 10.1
-- Found cuDNN: ver. 7.6.5 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so)
-- Added CUDA NVCC flags for: sm_61
-- Found Atlas: /usr/include/x86_64-linux-gnu  
-- Found Atlas (include: /usr/include/x86_64-linux-gnu library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libatlas.so lapack: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/liblapack.so
-- Python interface is disabled or not all required dependencies found. Building without it...
-- Found Git: /usr/bin/git (found version "2.17.1") 
-- 
-- ******************* Caffe Configuration Summary *******************
-- General:
--   Version           :   1.0.0
--   Git               :   1.0-147-gc95002fb
--   System            :   Linux
--   C++ compiler      :   /usr/bin/c++
--   Release CXX flags :   -O3 -DNDEBUG -fPIC -Wall -std=c++11 -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Debug CXX flags   :   -g -fPIC -Wall -std=c++11 -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Build type        :   Release
-- 
--   BUILD_SHARED_LIBS :   ON
--   BUILD_python      :   OFF
--   BUILD_matlab      :   OFF
--   BUILD_docs        :   OFF
--   CPU_ONLY          :   OFF
--   USE_OPENCV        :   OFF
--   USE_LEVELDB       :   OFF
--   USE_LMDB          :   OFF
--   USE_NCCL          :   OFF
--   ALLOW_LMDB_NOLOCK :   OFF
--   USE_HDF5          :   ON
-- 
-- Dependencies:
--   BLAS              :   Yes (Atlas)
--   Boost             :   Yes (ver. 1.65)
--   glog              :   Yes
--   gflags            :   Yes
--   protobuf          :   Yes (ver. 3.0.0)
--   CUDA              :   Yes (ver. 10.1)
-- 
-- NVIDIA CUDA:
--   Target GPU(s)     :   Auto
--   GPU arch(s)       :   sm_61
--   cuDNN             :   Yes (ver. 7.6.5)
-- 
-- Install:
--   Install path      :   /content/openpose/build/caffe
-- 
-- Configuring done
-- Generating done
CMake Warning:
  Manually-specified variables were not used by the project:

    CUDA_ARCH_BIN


-- Build files have been written to: /content/openpose/build/caffe/src/openpose_lib-build
[ 75%] Performing build step for 'openpose_lib'
[  1%] Running C++/Python protocol buffer compiler on /content/openpose/3rdparty/caffe/src/caffe/proto/caffe.proto
Scanning dependencies of target caffeproto
[  1%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffeproto.dir/__/__/include/caffe/proto/caffe.pb.cc.o
[  1%] Linking CXX static library ../../lib/libcaffeproto.a
[  1%] Built target caffeproto
[  1%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/util/cuda_compile_1_generated_math_functions.cu.o
[  1%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_absval_layer.cu.o
In file included from /content/openpose/3rdparty/caffe/src/caffe/util/math_functions.cu:1:0:
/usr/local/cuda/include/math_functions.h:54:2: warning: #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead." [-Wcpp]
 #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead."
  ^~~~~~~
In file included from /content/openpose/3rdparty/caffe/src/caffe/util/math_functions.cu:1:0:
/usr/local/cuda/include/math_functions.h:54:2: warning: #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead." [-Wcpp]
 #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead."
  ^~~~~~~
In file included from /content/openpose/3rdparty/caffe/src/caffe/util/math_functions.cu:1:0:
/usr/local/cuda/include/math_functions.h:54:2: warning: #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead." [-Wcpp]
 #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead."
  ^~~~~~~
In file included from /content/openpose/3rdparty/caffe/src/caffe/util/math_functions.cu:1:0:
/usr/local/cuda/include/math_functions.h:54:2: warning: #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead." [-Wcpp]
 #warning "math_functions.h is an internal header file and must not be used directly.  This file will be removed in a future CUDA release.  Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead."
  ^~~~~~~
[  1%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_accuracy_layer.cu.o
[  2%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_base_data_layer.cu.o
[  2%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_batch_norm_layer.cu.o
[  2%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_batch_reindex_layer.cu.o
[  4%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_bias_layer.cu.o
[  4%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_bnll_layer.cu.o
[  5%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_clip_layer.cu.o
[  5%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_concat_layer.cu.o
[  5%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_contrastive_loss_layer.cu.o
[  6%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_conv_layer.cu.o
[  6%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_crop_layer.cu.o
[  6%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_conv_layer.cu.o
[  8%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_deconv_layer.cu.o
[  8%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_lcn_layer.cu.o
[  9%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_lrn_layer.cu.o
[  9%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_pooling_layer.cu.o
[  9%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_relu_layer.cu.o
[ 10%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_sigmoid_layer.cu.o
[ 10%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_softmax_layer.cu.o
[ 10%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_cudnn_tanh_layer.cu.o
[ 12%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_deconv_layer.cu.o
[ 12%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_dropout_layer.cu.o
[ 13%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_eltwise_layer.cu.o
[ 13%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_elu_layer.cu.o
[ 13%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_embed_layer.cu.o
[ 15%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_euclidean_loss_layer.cu.o
[ 15%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_exp_layer.cu.o
[ 15%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_filter_layer.cu.o
[ 16%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_hdf5_data_layer.cu.o
[ 16%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_hdf5_output_layer.cu.o
[ 17%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_im2col_layer.cu.o
[ 17%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_inner_product_layer.cu.o
[ 17%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_log_layer.cu.o
[ 19%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_lrn_layer.cu.o
[ 19%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_lstm_unit_layer.cu.o
[ 19%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_mvn_layer.cu.o
[ 20%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_pooling_layer.cu.o
[ 20%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_power_layer.cu.o
[ 21%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_prelu_layer.cu.o
[ 21%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_recurrent_layer.cu.o
[ 21%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_reduction_layer.cu.o
[ 23%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_relu_layer.cu.o
[ 23%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_scale_layer.cu.o
[ 23%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cu.o
[ 24%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_sigmoid_layer.cu.o
[ 24%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_silence_layer.cu.o
[ 26%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_slice_layer.cu.o
[ 26%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_softmax_layer.cu.o
[ 26%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_softmax_loss_layer.cu.o
[ 27%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_split_layer.cu.o
[ 27%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_swish_layer.cu.o
[ 28%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_tanh_layer.cu.o
[ 28%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_threshold_layer.cu.o
[ 28%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/layers/cuda_compile_1_generated_tile_layer.cu.o
[ 30%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/solvers/cuda_compile_1_generated_adadelta_solver.cu.o
[ 30%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/solvers/cuda_compile_1_generated_adagrad_solver.cu.o
[ 30%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/solvers/cuda_compile_1_generated_adam_solver.cu.o
[ 31%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/solvers/cuda_compile_1_generated_nesterov_solver.cu.o
[ 31%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/solvers/cuda_compile_1_generated_rmsprop_solver.cu.o
[ 32%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/solvers/cuda_compile_1_generated_sgd_solver.cu.o
[ 32%] Building NVCC (Device) object src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/util/cuda_compile_1_generated_im2col.cu.o
Scanning dependencies of target caffe
[ 34%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/common.cpp.o
[ 34%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/blob.cpp.o
[ 34%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/data_transformer.cpp.o
[ 35%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/internal_thread.cpp.o
[ 35%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layer.cpp.o
[ 36%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layer_factory.cpp.o
[ 36%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/absval_layer.cpp.o
[ 36%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/accuracy_layer.cpp.o
[ 38%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/argmax_layer.cpp.o
[ 38%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/base_conv_layer.cpp.o
[ 38%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/base_data_layer.cpp.o
[ 39%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/batch_norm_layer.cpp.o
[ 39%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/batch_reindex_layer.cpp.o
[ 41%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/bias_layer.cpp.o
[ 41%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/bnll_layer.cpp.o
[ 41%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/clip_layer.cpp.o
[ 42%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/concat_layer.cpp.o
[ 42%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/contrastive_loss_layer.cpp.o
[ 42%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/conv_layer.cpp.o
[ 43%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/crop_layer.cpp.o
[ 43%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_conv_layer.cpp.o
[ 45%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_deconv_layer.cpp.o
[ 45%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_lcn_layer.cpp.o
[ 45%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_lrn_layer.cpp.o
[ 46%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_pooling_layer.cpp.o
[ 46%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_relu_layer.cpp.o
[ 46%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_sigmoid_layer.cpp.o
[ 47%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_softmax_layer.cpp.o
[ 47%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/cudnn_tanh_layer.cpp.o
[ 49%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/data_layer.cpp.o
[ 49%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/deconv_layer.cpp.o
[ 49%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/dropout_layer.cpp.o
[ 50%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/dummy_data_layer.cpp.o
[ 50%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/eltwise_layer.cpp.o
[ 50%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/elu_layer.cpp.o
[ 52%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/embed_layer.cpp.o
[ 52%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/euclidean_loss_layer.cpp.o
[ 53%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/exp_layer.cpp.o
[ 53%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/filter_layer.cpp.o
[ 53%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/flatten_layer.cpp.o
[ 54%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/hdf5_data_layer.cpp.o
[ 54%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/hdf5_output_layer.cpp.o
[ 56%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/hinge_loss_layer.cpp.o
[ 56%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/im2col_layer.cpp.o
[ 56%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/image_data_layer.cpp.o
[ 57%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/infogain_loss_layer.cpp.o
[ 57%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/inner_product_layer.cpp.o
[ 57%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/input_layer.cpp.o
[ 58%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/log_layer.cpp.o
[ 58%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/loss_layer.cpp.o
[ 60%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/lrn_layer.cpp.o
[ 60%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/lstm_layer.cpp.o
[ 60%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/lstm_unit_layer.cpp.o
[ 61%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/memory_data_layer.cpp.o
[ 61%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/multinomial_logistic_loss_layer.cpp.o
[ 61%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/mvn_layer.cpp.o
[ 63%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/neuron_layer.cpp.o
[ 63%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/parameter_layer.cpp.o
[ 64%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/pooling_layer.cpp.o
[ 64%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/power_layer.cpp.o
[ 64%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/prelu_layer.cpp.o
[ 65%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/recurrent_layer.cpp.o
[ 65%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/reduction_layer.cpp.o
[ 65%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/relu_layer.cpp.o
[ 67%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/reshape_layer.cpp.o
[ 67%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/rnn_layer.cpp.o
[ 68%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/scale_layer.cpp.o
[ 68%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp.o
[ 68%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/sigmoid_layer.cpp.o
[ 69%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/silence_layer.cpp.o
[ 69%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/slice_layer.cpp.o
[ 69%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/softmax_layer.cpp.o
[ 71%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/softmax_loss_layer.cpp.o
[ 71%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/split_layer.cpp.o
[ 72%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/spp_layer.cpp.o
[ 72%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/swish_layer.cpp.o
[ 72%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/tanh_layer.cpp.o
[ 73%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/threshold_layer.cpp.o
[ 73%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/tile_layer.cpp.o
[ 73%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/layers/window_data_layer.cpp.o
[ 75%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/net.cpp.o
[ 75%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/parallel.cpp.o
[ 76%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/solver.cpp.o
[ 76%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/solvers/adadelta_solver.cpp.o
[ 76%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/solvers/adagrad_solver.cpp.o
[ 78%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/solvers/adam_solver.cpp.o
[ 78%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/solvers/nesterov_solver.cpp.o
[ 78%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/solvers/rmsprop_solver.cpp.o
[ 79%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/solvers/sgd_solver.cpp.o
[ 79%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/syncedmem.cpp.o
[ 80%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/benchmark.cpp.o
[ 80%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/blocking_queue.cpp.o
[ 80%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/cudnn.cpp.o
[ 82%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/db.cpp.o
[ 82%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/db_leveldb.cpp.o
[ 83%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/db_lmdb.cpp.o
[ 83%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/hdf5.cpp.o
[ 83%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/im2col.cpp.o
[ 84%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/insert_splits.cpp.o
[ 84%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/io.cpp.o
[ 84%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/math_functions.cpp.o
[ 86%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/signal_handler.cpp.o
[ 86%] Building CXX object src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/util/upgrade_proto.cpp.o
[ 87%] Linking CXX shared library ../../lib/libcaffe.so
[ 87%] Built target caffe
Scanning dependencies of target compute_image_mean
Scanning dependencies of target upgrade_solver_proto_text
[ 89%] Building CXX object tools/CMakeFiles/compute_image_mean.dir/compute_image_mean.cpp.o
[ 89%] Building CXX object tools/CMakeFiles/upgrade_solver_proto_text.dir/upgrade_solver_proto_text.cpp.o
[ 89%] Linking CXX executable compute_image_mean
[ 89%] Built target compute_image_mean
Scanning dependencies of target caffe.bin
[ 89%] Building CXX object tools/CMakeFiles/caffe.bin.dir/caffe.cpp.o
[ 90%] Linking CXX executable upgrade_solver_proto_text
[ 90%] Built target upgrade_solver_proto_text
Scanning dependencies of target upgrade_net_proto_binary
[ 91%] Building CXX object tools/CMakeFiles/upgrade_net_proto_binary.dir/upgrade_net_proto_binary.cpp.o
[ 91%] Linking CXX executable upgrade_net_proto_binary
[ 91%] Built target upgrade_net_proto_binary
Scanning dependencies of target convert_imageset
[ 91%] Building CXX object tools/CMakeFiles/convert_imageset.dir/convert_imageset.cpp.o
[ 91%] Linking CXX executable caffe
[ 91%] Built target caffe.bin
Scanning dependencies of target extract_features
[ 91%] Building CXX object tools/CMakeFiles/extract_features.dir/extract_features.cpp.o
[ 91%] Linking CXX executable convert_imageset
[ 91%] Built target convert_imageset
Scanning dependencies of target upgrade_net_proto_text
[ 91%] Building CXX object tools/CMakeFiles/upgrade_net_proto_text.dir/upgrade_net_proto_text.cpp.o
[ 93%] Linking CXX executable extract_features
[ 93%] Built target extract_features
Scanning dependencies of target classification
[ 94%] Building CXX object examples/CMakeFiles/classification.dir/cpp_classification/classification.cpp.o
[ 95%] Linking CXX executable upgrade_net_proto_text
[ 95%] Built target upgrade_net_proto_text
Scanning dependencies of target convert_mnist_data
[ 97%] Building CXX object examples/CMakeFiles/convert_mnist_data.dir/mnist/convert_mnist_data.cpp.o
[ 97%] Linking CXX executable mnist/convert_mnist_data
[ 97%] Built target convert_mnist_data
Scanning dependencies of target convert_cifar_data
[ 97%] Building CXX object examples/CMakeFiles/convert_cifar_data.dir/cifar10/convert_cifar_data.cpp.o
[ 97%] Linking CXX executable cpp_classification/classification
[ 97%] Built target classification
[ 98%] Linking CXX executable cifar10/convert_cifar_data
Scanning dependencies of target convert_mnist_siamese_data
[100%] Building CXX object examples/CMakeFiles/convert_mnist_siamese_data.dir/siamese/convert_mnist_siamese_data.cpp.o
[100%] Built target convert_cifar_data
[100%] Linking CXX executable siamese/convert_mnist_siamese_data
[100%] Built target convert_mnist_siamese_data
[ 87%] Performing install step for 'openpose_lib'
-- Boost version: 1.65.1
-- Found the following Boost libraries:
--   system
--   thread
--   filesystem
--   chrono
--   date_time
--   atomic
-- Found gflags  (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so)
-- Found glog    (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so)
-- Found PROTOBUF Compiler: /usr/bin/protoc
-- HDF5: Using hdf5 compiler wrapper to determine C configuration
-- HDF5: Using hdf5 compiler wrapper to determine CXX configuration
-- CUDA detected: 10.1
-- Found cuDNN: ver. 7.6.5 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so)
-- Added CUDA NVCC flags for: sm_61
-- Found Atlas (include: /usr/include/x86_64-linux-gnu library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libatlas.so lapack: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/liblapack.so
-- Python interface is disabled or not all required dependencies found. Building without it...
-- 
-- ******************* Caffe Configuration Summary *******************
-- General:
--   Version           :   1.0.0
--   Git               :   1.0-147-gc95002fb
--   System            :   Linux
--   C++ compiler      :   /usr/bin/c++
--   Release CXX flags :   -O3 -DNDEBUG -fPIC -Wall -std=c++11 -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Debug CXX flags   :   -g -fPIC -Wall -std=c++11 -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Build type        :   Release
-- 
--   BUILD_SHARED_LIBS :   ON
--   BUILD_python      :   OFF
--   BUILD_matlab      :   OFF
--   BUILD_docs        :   OFF
--   CPU_ONLY          :   OFF
--   USE_OPENCV        :   OFF
--   USE_LEVELDB       :   OFF
--   USE_LMDB          :   OFF
--   USE_NCCL          :   OFF
--   ALLOW_LMDB_NOLOCK :   OFF
--   USE_HDF5          :   ON
-- 
-- Dependencies:
--   BLAS              :   Yes (Atlas)
--   Boost             :   Yes (ver. 1.65)
--   glog              :   Yes
--   gflags            :   Yes
--   protobuf          :   Yes (ver. 3.0.0)
--   CUDA              :   Yes (ver. 10.1)
-- 
-- NVIDIA CUDA:
--   Target GPU(s)     :   Auto
--   GPU arch(s)       :   sm_61
--   cuDNN             :   Yes (ver. 7.6.5)
-- 
-- Install:
--   Install path      :   /content/openpose/build/caffe
-- 
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /content/openpose/build/caffe/src/openpose_lib-build
[  2%] Built target caffeproto
Scanning dependencies of target caffe
[  4%] Linking CXX shared library ../../lib/libcaffe.so
[ 89%] Built target caffe
[ 89%] Linking CXX executable compute_image_mean
[ 90%] Linking CXX executable upgrade_solver_proto_text
[ 91%] Built target compute_image_mean
[ 91%] Linking CXX executable caffe
[ 91%] Built target upgrade_solver_proto_text
[ 91%] Linking CXX executable upgrade_net_proto_binary
[ 91%] Built target caffe.bin
[ 93%] Linking CXX executable convert_imageset
[ 94%] Built target upgrade_net_proto_binary
[ 95%] Linking CXX executable extract_features
[ 95%] Built target convert_imageset
[ 97%] Linking CXX executable upgrade_net_proto_text
[ 97%] Built target extract_features
[ 97%] Linking CXX executable cpp_classification/classification
[ 97%] Built target upgrade_net_proto_text
[ 97%] Linking CXX executable mnist/convert_mnist_data
[ 97%] Built target classification
[ 98%] Linking CXX executable cifar10/convert_cifar_data
[ 98%] Built target convert_mnist_data
[ 98%] Linking CXX executable siamese/convert_mnist_siamese_data
[100%] Built target convert_mnist_siamese_data
[100%] Built target convert_cifar_data
Install the project...
-- Install configuration: "Release"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/share/Caffe/CaffeConfig.cmake
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/share/Caffe/CaffeTargets.cmake
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/share/Caffe/CaffeTargets-release.cmake
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/caffe.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/common.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/net.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/data_transformer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/filler.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/blob.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/solver.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/test
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/test/test_gradient_check_util.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/test/test_caffe_main.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/syncedmem.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/internal_thread.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layer_factory.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_pooling_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/exp_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/hdf5_data_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/sigmoid_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/euclidean_loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/image_data_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/neuron_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/base_conv_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/lrn_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/deconv_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/data_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/sigmoid_cross_entropy_loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/tile_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/conv_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/scale_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/dropout_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/multinomial_logistic_loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/swish_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/infogain_loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/softmax_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/threshold_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/clip_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_lrn_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/reduction_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/power_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/bias_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/memory_data_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/tanh_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/softmax_loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/relu_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/inner_product_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/reshape_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/base_data_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_conv_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/split_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/silence_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/slice_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/absval_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/batch_norm_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_relu_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/hinge_loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/recurrent_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/accuracy_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_lcn_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/contrastive_loss_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/hdf5_output_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/parameter_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/input_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/spp_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/argmax_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/concat_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/rnn_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/mvn_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/flatten_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/pooling_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/python_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/filter_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_deconv_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/dummy_data_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/batch_reindex_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/elu_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/eltwise_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/lstm_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/crop_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/log_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/bnll_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/im2col_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/embed_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/cudnn_softmax_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/prelu_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/layers/window_data_layer.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/solver_factory.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/sgd_solvers.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/parallel.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/nccl.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/io.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/gpu_util.cuh
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/format.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/im2col.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/db.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/rng.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/math_functions.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/hdf5.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/db_leveldb.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/blocking_queue.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/mkl_alternate.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/device_alternate.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/benchmark.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/insert_splits.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/upgrade_proto.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/signal_handler.h
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/cudnn.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/util/db_lmdb.hpp
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/include/caffe/proto/caffe.pb.h
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/lib/libcaffe.so.1.0.0
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/lib/libcaffe.so.1.0.0" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/lib/libcaffe.so
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/lib/libcaffeproto.a
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/python/caffe/proto/caffe_pb2.py
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/python/caffe/proto/__init__.py
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/caffe
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/caffe" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/compute_image_mean
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/compute_image_mean" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/convert_imageset
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/convert_imageset" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/extract_features
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/extract_features" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/upgrade_net_proto_binary
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/upgrade_net_proto_binary" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/upgrade_net_proto_text
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/upgrade_net_proto_text" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/upgrade_solver_proto_text
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/upgrade_solver_proto_text" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/convert_cifar_data
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/convert_cifar_data" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/classification
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/classification" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/convert_mnist_data
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/convert_mnist_data" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
-- Installing: /content/openpose/build/caffe/bin/convert_mnist_siamese_data
-- Set runtime path of "/content/openpose/build/caffe/bin/convert_mnist_siamese_data" to "/content/openpose/build/caffe/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial:/usr/local/cuda/lib64"
[100%] Completed 'openpose_lib'
Rerunning cmake after building Caffe submodule
-- GCC detected, adding compile flags
-- GCC detected, adding compile flags
-- Building with CUDA.
-- CUDA detected: 10.1
-- Found cuDNN: ver. 7.6.5 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so)
-- Added CUDA NVCC flags for: sm_61
-- Found cuDNN: ver. 7.6.5 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so)
-- Found gflags  (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.so)
-- Found glog    (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so)
-- Caffe will be downloaded from source now. NOTE: This process might take several minutes depending
        on your internet connection.
-- Caffe has already been downloaded.
HEAD is now at c95002fb Added support for newer GPUs
-- Caffe will be built from source now.
-- Adding Example calibration.bin
-- Adding Example openpose.bin
-- Adding Example 1_custom_post_processing.bin
-- Adding Example 01_body_from_image_default.bin
-- Adding Example 02_whole_body_from_image_default.bin
-- Adding Example 03_keypoints_from_image.bin
-- Adding Example 04_keypoints_from_images.bin
-- Adding Example 05_keypoints_from_images_multi_gpu.bin
-- Adding Example 06_face_from_image.bin
-- Adding Example 07_hand_from_image.bin
-- Adding Example 08_heatmaps_from_image.bin
-- Adding Example 09_keypoints_from_heatmaps.bin
-- Adding Example 10_asynchronous_custom_input.bin
-- Adding Example 11_asynchronous_custom_output.bin
-- Adding Example 12_asynchronous_custom_input_output_and_datum.bin
-- Adding Example 13_synchronous_custom_input.bin
-- Adding Example 14_synchronous_custom_preprocessing.bin
-- Adding Example 15_synchronous_custom_postprocessing.bin
-- Adding Example 16_synchronous_custom_output.bin
-- Adding Example 17_synchronous_custom_all_and_datum.bin
-- Adding Example 1_thread_user_processing_function.bin
-- Adding Example 2_thread_user_input_processing_output_and_datum.bin
-- Adding Example handFromJsonTest.bin
-- Adding Example resizeTest.bin
-- Download the models.
-- Downloading BODY_25 model...
-- Model already exists.
-- Not downloading body (COCO) model
-- Not downloading body (MPI) model
-- Downloading face model...
-- Model already exists.
-- Downloading hand model...
-- Model already exists.
-- Models Downloaded.
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /content/openpose/build
[  1%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/tracking/openpose_generated_pyramidalLK.cu.o
[  4%] Built target openpose_lib
[  4%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/openpose_generated_renderFace.cu.o
[  5%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gpu/openpose_generated_cuda.cu.o
[  5%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/openpose_generated_renderHand.cu.o
[  5%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/openpose_generated_bodyPartConnectorBase.cu.o
[  5%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/openpose_generated_maximumBase.cu.o
[  6%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/openpose_generated_nmsBase.cu.o
[  6%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/openpose_generated_resizeAndMergeBase.cu.o
[  6%] Building NVCC (Device) object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/openpose_generated_renderPose.cu.o
Scanning dependencies of target openpose
[  6%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/3d/cameraParameterReader.cpp.o
[  6%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/3d/defineTemplates.cpp.o
[  7%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/3d/jointAngleEstimation.cpp.o
[  7%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/3d/poseTriangulation.cpp.o
[  7%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/3d/poseTriangulationPrivate.cpp.o
[  7%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/calibration/cameraParameterEstimation.cpp.o
[  8%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/calibration/gridPatternFunctions.cpp.o
[  8%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/array.cpp.o
[  8%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/arrayCpuGpu.cpp.o
[  9%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/cvMatToOpInput.cpp.o
[  9%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/cvMatToOpOutput.cpp.o
[  9%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/datum.cpp.o
[ 10%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/defineTemplates.cpp.o
[ 10%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/gpuRenderer.cpp.o
[ 10%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/keepTopNPeople.cpp.o
[ 11%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/keypointScaler.cpp.o
[ 11%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/matrix.cpp.o
[ 11%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/opOutputToCvMat.cpp.o
[ 11%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/point.cpp.o
[ 12%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/rectangle.cpp.o
[ 12%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/renderer.cpp.o
[ 12%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/scaleAndSizeExtractor.cpp.o
[ 13%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/string.cpp.o
[ 13%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/verbosePrinter.cpp.o
[ 13%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/defineTemplates.cpp.o
[ 14%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/faceDetector.cpp.o
[ 14%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/faceDetectorOpenCV.cpp.o
[ 14%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/faceExtractorCaffe.cpp.o
[ 15%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/faceExtractorNet.cpp.o
[ 15%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/faceCpuRenderer.cpp.o
[ 15%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/faceGpuRenderer.cpp.o
[ 15%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/faceRenderer.cpp.o
[ 16%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/face/renderFace.cpp.o
[ 16%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/bvhSaver.cpp.o
[ 16%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/cocoJsonSaver.cpp.o
[ 17%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/defineTemplates.cpp.o
[ 17%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/fileSaver.cpp.o
[ 17%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/fileStream.cpp.o
[ 18%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/heatMapSaver.cpp.o
[ 18%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/imageSaver.cpp.o
[ 18%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/jsonOfstream.cpp.o
[ 18%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/keypointSaver.cpp.o
[ 19%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/peopleJsonSaver.cpp.o
[ 19%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/udpSender.cpp.o
[ 19%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/filestream/videoSaver.cpp.o
[ 20%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gpu/cuda.cpp.o
[ 20%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gpu/gpu.cpp.o
[ 20%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gpu/opencl.cpp.o
[ 21%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gui/defineTemplates.cpp.o
[ 21%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gui/frameDisplayer.cpp.o
[ 21%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gui/gui.cpp.o
[ 22%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gui/guiAdam.cpp.o
[ 22%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gui/gui3D.cpp.o
[ 22%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/gui/guiInfoAdder.cpp.o
[ 22%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/defineTemplates.cpp.o
[ 23%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/handDetector.cpp.o
[ 23%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/handDetectorFromTxt.cpp.o
[ 23%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/handExtractorCaffe.cpp.o
[ 24%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/handExtractorNet.cpp.o
[ 24%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/handCpuRenderer.cpp.o
[ 24%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/handGpuRenderer.cpp.o
[ 25%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/handRenderer.cpp.o
[ 25%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/hand/renderHand.cpp.o
[ 25%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/bodyPartConnectorBase.cpp.o
[ 25%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/bodyPartConnectorBaseCL.cpp.o
[ 26%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/bodyPartConnectorCaffe.cpp.o
[ 26%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/maximumBase.cpp.o
[ 26%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/maximumCaffe.cpp.o
[ 27%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/netCaffe.cpp.o
[ 27%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/netOpenCv.cpp.o
[ 27%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/nmsBase.cpp.o
[ 28%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/nmsBaseCL.cpp.o
[ 28%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/nmsCaffe.cpp.o
[ 28%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/resizeAndMergeBase.cpp.o
[ 29%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/resizeAndMergeBaseCL.cpp.o
[ 29%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/net/resizeAndMergeCaffe.cpp.o
[ 29%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/defineTemplates.cpp.o
[ 29%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseCpuRenderer.cpp.o
[ 30%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseExtractor.cpp.o
[ 30%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseExtractorCaffe.cpp.o
[ 30%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseExtractorNet.cpp.o
[ 31%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseGpuRenderer.cpp.o
[ 31%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseParameters.cpp.o
[ 31%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseParametersRender.cpp.o
[ 32%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/poseRenderer.cpp.o
[ 32%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/pose/renderPose.cpp.o
[ 32%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/datumProducer.cpp.o
[ 32%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/defineTemplates.cpp.o
[ 33%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/flirReader.cpp.o
[ 33%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/imageDirectoryReader.cpp.o
[ 33%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/ipCameraReader.cpp.o
[ 34%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/producer.cpp.o
[ 34%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/spinnakerWrapper.cpp.o
[ 34%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/videoCaptureReader.cpp.o
[ 35%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/videoReader.cpp.o
[ 35%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/producer/webcamReader.cpp.o
[ 35%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/thread/defineTemplates.cpp.o
[ 36%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/tracking/defineTemplates.cpp.o
[ 36%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/tracking/personIdExtractor.cpp.o
[ 36%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/tracking/personTracker.cpp.o
[ 36%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/tracking/pyramidalLK.cpp.o
[ 37%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/unity/unityBinding.cpp.o
[ 37%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/errorAndLog.cpp.o
[ 37%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/fileSystem.cpp.o
/content/openpose/src/openpose/utilities/fileSystem.cpp: In function ‘bool op::compareNat(const string&, const string&)’:
/content/openpose/src/openpose/utilities/fileSystem.cpp:51:33: warning: comparison between signed and unsigned integer expressions [-Wsign-compare]
             for (auto i = 0 ; i < aNumberAsString.size() ; ++i)
                               ~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[ 38%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/flagsToOpenPose.cpp.o
[ 38%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/keypoint.cpp.o
[ 38%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/openCv.cpp.o
[ 39%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/openCvPrivate.cpp.o
[ 39%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/profiler.cpp.o
[ 39%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/utilities/string.cpp.o
[ 40%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/defineTemplates.cpp.o
[ 40%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperAuxiliary.cpp.o
[ 40%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperStructExtra.cpp.o
[ 40%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperStructFace.cpp.o
[ 41%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperStructGui.cpp.o
[ 41%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperStructHand.cpp.o
[ 41%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperStructInput.cpp.o
[ 42%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperStructOutput.cpp.o
[ 42%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/wrapper/wrapperStructPose.cpp.o
[ 42%] Linking CXX shared library libopenpose.so
[ 42%] Built target openpose
Scanning dependencies of target calibration.bin
Scanning dependencies of target openpose_core
[ 42%] Building CXX object examples/calibration/CMakeFiles/calibration.bin.dir/calibration.cpp.o
[ 42%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/array.cpp.o
[ 42%] Linking CXX executable calibration.bin
[ 42%] Built target calibration.bin
Scanning dependencies of target openpose.bin
[ 43%] Building CXX object examples/openpose/CMakeFiles/openpose.bin.dir/openpose.cpp.o
[ 43%] Linking CXX executable openpose.bin
[ 43%] Built target openpose.bin
Scanning dependencies of target 1_custom_post_processing.bin
[ 43%] Building CXX object examples/tutorial_add_module/CMakeFiles/1_custom_post_processing.bin.dir/1_custom_post_processing.cpp.o
[ 43%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/arrayCpuGpu.cpp.o
[ 44%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/cvMatToOpInput.cpp.o
[ 44%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/cvMatToOpOutput.cpp.o
[ 44%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/datum.cpp.o
[ 44%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 45%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/gpuRenderer.cpp.o
[ 45%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/keepTopNPeople.cpp.o
[ 45%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/keypointScaler.cpp.o
[ 46%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/matrix.cpp.o
[ 46%] Linking CXX executable 1_custom_post_processing.bin
[ 46%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/opOutputToCvMat.cpp.o
[ 46%] Built target 1_custom_post_processing.bin
Scanning dependencies of target 17_synchronous_custom_all_and_datum.bin
[ 47%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/17_synchronous_custom_all_and_datum.bin.dir/17_synchronous_custom_all_and_datum.cpp.o
[ 47%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/point.cpp.o
[ 48%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/rectangle.cpp.o
[ 48%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/renderer.cpp.o
[ 48%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/scaleAndSizeExtractor.cpp.o
[ 48%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/string.cpp.o
[ 49%] Building CXX object src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/verbosePrinter.cpp.o
[ 49%] Linking CXX shared library libopenpose_core.so
[ 49%] Built target openpose_core
Scanning dependencies of target 05_keypoints_from_images_multi_gpu.bin
[ 49%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/05_keypoints_from_images_multi_gpu.bin.dir/05_keypoints_from_images_multi_gpu.cpp.o
[ 50%] Linking CXX executable 05_keypoints_from_images_multi_gpu.bin
[ 50%] Built target 05_keypoints_from_images_multi_gpu.bin
Scanning dependencies of target 03_keypoints_from_image.bin
[ 50%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/03_keypoints_from_image.bin.dir/03_keypoints_from_image.cpp.o
[ 50%] Linking CXX executable 03_keypoints_from_image.bin
[ 50%] Built target 03_keypoints_from_image.bin
Scanning dependencies of target 15_synchronous_custom_postprocessing.bin
[ 50%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/15_synchronous_custom_postprocessing.bin.dir/15_synchronous_custom_postprocessing.cpp.o
[ 50%] Linking CXX executable 17_synchronous_custom_all_and_datum.bin
[ 50%] Built target 17_synchronous_custom_all_and_datum.bin
Scanning dependencies of target 06_face_from_image.bin
[ 50%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/06_face_from_image.bin.dir/06_face_from_image.cpp.o
[ 51%] Linking CXX executable 15_synchronous_custom_postprocessing.bin
[ 51%] Built target 15_synchronous_custom_postprocessing.bin
Scanning dependencies of target 07_hand_from_image.bin
[ 51%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/07_hand_from_image.bin.dir/07_hand_from_image.cpp.o
[ 51%] Linking CXX executable 06_face_from_image.bin
[ 51%] Built target 06_face_from_image.bin
Scanning dependencies of target 13_synchronous_custom_input.bin
[ 51%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/13_synchronous_custom_input.bin.dir/13_synchronous_custom_input.cpp.o
[ 52%] Linking CXX executable 07_hand_from_image.bin
[ 52%] Built target 07_hand_from_image.bin
Scanning dependencies of target 16_synchronous_custom_output.bin
[ 52%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/16_synchronous_custom_output.bin.dir/16_synchronous_custom_output.cpp.o
[ 52%] Linking CXX executable 13_synchronous_custom_input.bin
[ 52%] Built target 13_synchronous_custom_input.bin
Scanning dependencies of target 04_keypoints_from_images.bin
[ 53%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/04_keypoints_from_images.bin.dir/04_keypoints_from_images.cpp.o
[ 53%] Linking CXX executable 16_synchronous_custom_output.bin
[ 53%] Built target 16_synchronous_custom_output.bin
Scanning dependencies of target 01_body_from_image_default.bin
[ 53%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/01_body_from_image_default.bin.dir/01_body_from_image_default.cpp.o
[ 53%] Linking CXX executable 04_keypoints_from_images.bin
[ 53%] Built target 04_keypoints_from_images.bin
Scanning dependencies of target 09_keypoints_from_heatmaps.bin
[ 54%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/09_keypoints_from_heatmaps.bin.dir/09_keypoints_from_heatmaps.cpp.o
[ 54%] Linking CXX executable 01_body_from_image_default.bin
[ 54%] Built target 01_body_from_image_default.bin
Scanning dependencies of target 02_whole_body_from_image_default.bin
[ 54%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/02_whole_body_from_image_default.bin.dir/02_whole_body_from_image_default.cpp.o
[ 54%] Linking CXX executable 09_keypoints_from_heatmaps.bin
[ 54%] Built target 09_keypoints_from_heatmaps.bin
Scanning dependencies of target 08_heatmaps_from_image.bin
[ 54%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/08_heatmaps_from_image.bin.dir/08_heatmaps_from_image.cpp.o
[ 55%] Linking CXX executable 02_whole_body_from_image_default.bin
[ 55%] Built target 02_whole_body_from_image_default.bin
Scanning dependencies of target 10_asynchronous_custom_input.bin
[ 55%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/10_asynchronous_custom_input.bin.dir/10_asynchronous_custom_input.cpp.o
[ 55%] Linking CXX executable 08_heatmaps_from_image.bin
[ 55%] Built target 08_heatmaps_from_image.bin
Scanning dependencies of target 11_asynchronous_custom_output.bin
[ 55%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/11_asynchronous_custom_output.bin.dir/11_asynchronous_custom_output.cpp.o
[ 56%] Linking CXX executable 10_asynchronous_custom_input.bin
[ 56%] Built target 10_asynchronous_custom_input.bin
Scanning dependencies of target 12_asynchronous_custom_input_output_and_datum.bin
[ 57%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/12_asynchronous_custom_input_output_and_datum.bin.dir/12_asynchronous_custom_input_output_and_datum.cpp.o
[ 57%] Linking CXX executable 11_asynchronous_custom_output.bin
[ 57%] Built target 11_asynchronous_custom_output.bin
Scanning dependencies of target 14_synchronous_custom_preprocessing.bin
[ 58%] Building CXX object examples/tutorial_api_cpp/CMakeFiles/14_synchronous_custom_preprocessing.bin.dir/14_synchronous_custom_preprocessing.cpp.o
[ 58%] Linking CXX executable 14_synchronous_custom_preprocessing.bin
[ 58%] Built target 14_synchronous_custom_preprocessing.bin
Scanning dependencies of target 2_thread_user_input_processing_output_and_datum.bin
[ 58%] Building CXX object examples/tutorial_api_thread/CMakeFiles/2_thread_user_input_processing_output_and_datum.bin.dir/2_thread_user_input_processing_output_and_datum.cpp.o
[ 59%] Linking CXX executable 2_thread_user_input_processing_output_and_datum.bin
[ 59%] Built target 2_thread_user_input_processing_output_and_datum.bin
Scanning dependencies of target 1_thread_user_processing_function.bin
[ 60%] Building CXX object examples/tutorial_api_thread/CMakeFiles/1_thread_user_processing_function.bin.dir/1_thread_user_processing_function.cpp.o
[ 60%] Linking CXX executable 1_thread_user_processing_function.bin
[ 60%] Built target 1_thread_user_processing_function.bin
Scanning dependencies of target resizeTest.bin
[ 60%] Building CXX object examples/tests/CMakeFiles/resizeTest.bin.dir/resizeTest.cpp.o
[ 60%] Linking CXX executable 12_asynchronous_custom_input_output_and_datum.bin
[ 60%] Built target 12_asynchronous_custom_input_output_and_datum.bin
Scanning dependencies of target handFromJsonTest.bin
[ 61%] Building CXX object examples/tests/CMakeFiles/handFromJsonTest.bin.dir/handFromJsonTest.cpp.o
[ 62%] Linking CXX executable resizeTest.bin
[ 62%] Built target resizeTest.bin
Scanning dependencies of target openpose_3d
[ 62%] Building CXX object src/openpose/3d/CMakeFiles/openpose_3d.dir/cameraParameterReader.cpp.o
[ 62%] Linking CXX executable handFromJsonTest.bin
[ 62%] Built target handFromJsonTest.bin
Scanning dependencies of target openpose_calibration
[ 62%] Building CXX object src/openpose/calibration/CMakeFiles/openpose_calibration.dir/cameraParameterEstimation.cpp.o
[ 62%] Building CXX object src/openpose/3d/CMakeFiles/openpose_3d.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 63%] Building CXX object src/openpose/3d/CMakeFiles/openpose_3d.dir/jointAngleEstimation.cpp.o
[ 63%] Building CXX object src/openpose/3d/CMakeFiles/openpose_3d.dir/poseTriangulation.cpp.o
[ 63%] Building CXX object src/openpose/3d/CMakeFiles/openpose_3d.dir/poseTriangulationPrivate.cpp.o
[ 63%] Building CXX object src/openpose/calibration/CMakeFiles/openpose_calibration.dir/gridPatternFunctions.cpp.o
[ 64%] Linking CXX shared library libopenpose_3d.so
[ 64%] Built target openpose_3d
[ 64%] Building NVCC (Device) object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/openpose_face_generated_renderFace.cu.o
[ 65%] Linking CXX shared library libopenpose_calibration.so
[ 65%] Built target openpose_calibration
Scanning dependencies of target openpose_filestream
[ 66%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/bvhSaver.cpp.o
[ 66%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/cocoJsonSaver.cpp.o
[ 66%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/defineTemplates.cpp.o
Scanning dependencies of target openpose_face
[ 67%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 67%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/faceDetector.cpp.o
[ 67%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/faceDetectorOpenCV.cpp.o
[ 68%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/fileSaver.cpp.o
[ 68%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/fileStream.cpp.o
[ 69%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/faceExtractorCaffe.cpp.o
[ 69%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/heatMapSaver.cpp.o
[ 70%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/imageSaver.cpp.o
[ 70%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/jsonOfstream.cpp.o
[ 70%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/keypointSaver.cpp.o
[ 70%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/faceExtractorNet.cpp.o
[ 70%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/peopleJsonSaver.cpp.o
[ 71%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/udpSender.cpp.o
[ 71%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/faceCpuRenderer.cpp.o
[ 71%] Building CXX object src/openpose/filestream/CMakeFiles/openpose_filestream.dir/videoSaver.cpp.o
[ 72%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/faceGpuRenderer.cpp.o
[ 72%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/faceRenderer.cpp.o
[ 72%] Building CXX object src/openpose/face/CMakeFiles/openpose_face.dir/renderFace.cpp.o
[ 72%] Linking CXX shared library libopenpose_filestream.so
[ 72%] Built target openpose_filestream
[ 73%] Building NVCC (Device) object src/openpose/gpu/CMakeFiles/openpose_gpu.dir/openpose_gpu_generated_cuda.cu.o
[ 73%] Linking CXX shared library libopenpose_face.so
[ 73%] Built target openpose_face
[ 74%] Building NVCC (Device) object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/openpose_pose_generated_renderPose.cu.o
Scanning dependencies of target openpose_gpu
[ 74%] Building CXX object src/openpose/gpu/CMakeFiles/openpose_gpu.dir/cuda.cpp.o
[ 74%] Building CXX object src/openpose/gpu/CMakeFiles/openpose_gpu.dir/gpu.cpp.o
[ 75%] Building CXX object src/openpose/gpu/CMakeFiles/openpose_gpu.dir/opencl.cpp.o
Scanning dependencies of target openpose_pose
[ 75%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 75%] Linking CXX shared library libopenpose_gpu.so
[ 75%] Built target openpose_gpu
[ 75%] Building NVCC (Device) object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/openpose_hand_generated_renderHand.cu.o
[ 75%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseCpuRenderer.cpp.o
[ 76%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseExtractor.cpp.o
[ 76%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseExtractorCaffe.cpp.o
Scanning dependencies of target openpose_hand
[ 77%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 77%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/handDetector.cpp.o
[ 77%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseExtractorNet.cpp.o
[ 77%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/handDetectorFromTxt.cpp.o
[ 78%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/handExtractorCaffe.cpp.o
[ 78%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseGpuRenderer.cpp.o
[ 79%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseParameters.cpp.o
[ 79%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseParametersRender.cpp.o
[ 79%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/handExtractorNet.cpp.o
[ 79%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/poseRenderer.cpp.o
[ 79%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/handCpuRenderer.cpp.o
[ 80%] Building CXX object src/openpose/pose/CMakeFiles/openpose_pose.dir/renderPose.cpp.o
[ 80%] Linking CXX shared library libopenpose_pose.so
[ 81%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/handGpuRenderer.cpp.o
[ 81%] Built target openpose_pose
[ 81%] Building NVCC (Device) object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/openpose_net_generated_resizeAndMergeBase.cu.o
[ 81%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/handRenderer.cpp.o
[ 81%] Building CXX object src/openpose/hand/CMakeFiles/openpose_hand.dir/renderHand.cpp.o
[ 81%] Linking CXX shared library libopenpose_hand.so
[ 81%] Built target openpose_hand
Scanning dependencies of target openpose_thread
[ 82%] Building CXX object src/openpose/thread/CMakeFiles/openpose_thread.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 82%] Building NVCC (Device) object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/openpose_net_generated_bodyPartConnectorBase.cu.o
[ 82%] Linking CXX shared library libopenpose_thread.so
[ 82%] Built target openpose_thread
Scanning dependencies of target openpose_tracking
[ 82%] Building CXX object src/openpose/tracking/CMakeFiles/openpose_tracking.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 83%] Building CXX object src/openpose/tracking/CMakeFiles/openpose_tracking.dir/personIdExtractor.cpp.o
[ 83%] Building NVCC (Device) object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/openpose_net_generated_maximumBase.cu.o
[ 83%] Building CXX object src/openpose/tracking/CMakeFiles/openpose_tracking.dir/personTracker.cpp.o
[ 83%] Building CXX object src/openpose/tracking/CMakeFiles/openpose_tracking.dir/pyramidalLK.cpp.o
[ 83%] Linking CXX shared library libopenpose_tracking.so
[ 83%] Built target openpose_tracking
Scanning dependencies of target openpose_unity
[ 84%] Building CXX object src/openpose/unity/CMakeFiles/openpose_unity.dir/unityBinding.cpp.o
[ 84%] Linking CXX shared library libopenpose_unity.so
[ 84%] Built target openpose_unity
Scanning dependencies of target openpose_gui
[ 84%] Building CXX object src/openpose/gui/CMakeFiles/openpose_gui.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 85%] Building CXX object src/openpose/gui/CMakeFiles/openpose_gui.dir/frameDisplayer.cpp.o
[ 86%] Building NVCC (Device) object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/openpose_net_generated_nmsBase.cu.o
[ 86%] Building CXX object src/openpose/gui/CMakeFiles/openpose_gui.dir/gui.cpp.o
[ 86%] Building CXX object src/openpose/gui/CMakeFiles/openpose_gui.dir/guiAdam.cpp.o
[ 86%] Building CXX object src/openpose/gui/CMakeFiles/openpose_gui.dir/gui3D.cpp.o
[ 87%] Building CXX object src/openpose/gui/CMakeFiles/openpose_gui.dir/guiInfoAdder.cpp.o
[ 87%] Linking CXX shared library libopenpose_gui.so
[ 87%] Built target openpose_gui
Scanning dependencies of target openpose_producer
[ 87%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/datumProducer.cpp.o
Scanning dependencies of target openpose_net
[ 87%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/bodyPartConnectorBase.cpp.o
[ 88%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 88%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/flirReader.cpp.o
[ 89%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/bodyPartConnectorBaseCL.cpp.o
[ 89%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/bodyPartConnectorCaffe.cpp.o
[ 89%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/imageDirectoryReader.cpp.o
[ 89%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/maximumBase.cpp.o
[ 90%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/maximumCaffe.cpp.o
[ 91%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/ipCameraReader.cpp.o
[ 91%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/producer.cpp.o
[ 91%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/netCaffe.cpp.o
[ 91%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/netOpenCv.cpp.o
[ 91%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/spinnakerWrapper.cpp.o
[ 91%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/videoCaptureReader.cpp.o
[ 92%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/nmsBase.cpp.o
[ 93%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/videoReader.cpp.o
[ 93%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/nmsBaseCL.cpp.o
[ 93%] Building CXX object src/openpose/producer/CMakeFiles/openpose_producer.dir/webcamReader.cpp.o
[ 93%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/nmsCaffe.cpp.o
[ 93%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/resizeAndMergeBase.cpp.o
[ 93%] Linking CXX shared library libopenpose_producer.so
[ 93%] Built target openpose_producer
Scanning dependencies of target openpose_utilities
[ 93%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/errorAndLog.cpp.o
[ 94%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/fileSystem.cpp.o
/content/openpose/src/openpose/utilities/fileSystem.cpp: In function ‘bool op::compareNat(const string&, const string&)’:
/content/openpose/src/openpose/utilities/fileSystem.cpp:51:33: warning: comparison between signed and unsigned integer expressions [-Wsign-compare]
             for (auto i = 0 ; i < aNumberAsString.size() ; ++i)
                               ~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[ 95%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/resizeAndMergeBaseCL.cpp.o
[ 95%] Building CXX object src/openpose/net/CMakeFiles/openpose_net.dir/resizeAndMergeCaffe.cpp.o
[ 95%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/flagsToOpenPose.cpp.o
[ 95%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/keypoint.cpp.o
[ 95%] Linking CXX shared library libopenpose_net.so
[ 95%] Built target openpose_net
[ 96%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/openCv.cpp.o
[ 96%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/openCvPrivate.cpp.o
[ 96%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/profiler.cpp.o
[ 97%] Building CXX object src/openpose/utilities/CMakeFiles/openpose_utilities.dir/string.cpp.o
[ 97%] Linking CXX shared library libopenpose_utilities.so
[ 97%] Built target openpose_utilities
Scanning dependencies of target openpose_wrapper
[ 97%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperAuxiliary.cpp.o
[ 97%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/defineTemplates.cpp.o
[ 98%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperStructExtra.cpp.o
[ 98%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperStructFace.cpp.o
[ 98%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperStructGui.cpp.o
[ 99%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperStructHand.cpp.o
[ 99%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperStructInput.cpp.o
[ 99%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperStructOutput.cpp.o
[100%] Building CXX object src/openpose/wrapper/CMakeFiles/openpose_wrapper.dir/wrapperStructPose.cpp.o
[100%] Linking CXX shared library libopenpose_wrapper.so
[100%] Built target openpose_wrapper
Built target openpose_lib

YouTube video pose estimation

YOUTUBE_ID = 'RXABo9hm8B8'
YouTubeVideo(YOUTUBE_ID)
!rm -rf youtube.mp4
# download the youtube with the given ID
!youtube-dl -f 'bestvideo[ext=mp4]' --output "youtube.%(ext)s" https://www.youtube.com/watch?v=$YOUTUBE_ID
# cut the first 5 seconds
!ffmpeg -y -loglevel info -i youtube.mp4 -t 5 video.mp4
[youtube] RXABo9hm8B8: Downloading webpage
[download] Destination: youtube.mp4
[download] 100% of 116.25MiB in 00:03
ffmpeg version 3.4.6-0ubuntu0.18.04.1 Copyright (c) 2000-2019 the FFmpeg developers
  built with gcc 7 (Ubuntu 7.3.0-16ubuntu3)
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Input #0, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from 'youtube.mp4':
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    Metadata:
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      handler_name    : ISO Media file produced by Google Inc.
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    major_brand     : dash
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    Metadata:
      creation_time   : 2019-11-28T10:15:50.000000Z
      handler_name    : ISO Media file produced by Google Inc.
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!rm openpose.avi
!cd openpose && ./build/examples/openpose/openpose.bin --video ../video.mp4 --write_json ./output/ --display 0  --write_video ../openpose.avi
# convert the result into MP4
!ffmpeg -y -loglevel info -i openpose.avi output.mp4
rm: cannot remove 'openpose.avi': No such file or directory
Starting OpenPose demo...
Configuring OpenPose...
Starting thread(s)...
Auto-detecting all available GPUs... Detected 1 GPU(s), using 1 of them starting at GPU 0.
OpenPose demo successfully finished. Total time: 19.242295 seconds.
ffmpeg version 3.4.6-0ubuntu0.18.04.1 Copyright (c) 2000-2019 the FFmpeg developers
  built with gcc 7 (Ubuntu 7.3.0-16ubuntu3)
  configuration: --prefix=/usr --extra-version=0ubuntu0.18.04.1 --toolchain=hardened --libdir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --incdir=/usr/include/x86_64-linux-gnu --enable-gpl --disable-stripping --enable-avresample --enable-avisynth --enable-gnutls --enable-ladspa --enable-libass --enable-libbluray --enable-libbs2b --enable-libcaca --enable-libcdio --enable-libflite --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-libfribidi --enable-libgme --enable-libgsm --enable-libmp3lame --enable-libmysofa --enable-libopenjpeg --enable-libopenmpt --enable-libopus --enable-libpulse --enable-librubberband --enable-librsvg --enable-libshine --enable-libsnappy --enable-libsoxr --enable-libspeex --enable-libssh --enable-libtheora --enable-libtwolame --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwavpack --enable-libwebp --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-libxvid --enable-libzmq --enable-libzvbi --enable-omx --enable-openal --enable-opengl --enable-sdl2 --enable-libdc1394 --enable-libdrm --enable-libiec61883 --enable-chromaprint --enable-frei0r --enable-libopencv --enable-libx264 --enable-shared
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  libswresample   2.  9.100 /  2.  9.100
  libpostproc    54.  7.100 / 54.  7.100
Input #0, avi, from 'openpose.avi':
  Duration: 00:00:05.00, start: 0.000000, bitrate: 51383 kb/s
    Stream #0:0: Video: mjpeg (MJPG / 0x47504A4D), yuvj420p(pc, bt470bg/unknown/unknown), 1920x1080 [SAR 1:1 DAR 16:9], 51804 kb/s, 24 fps, 24 tbr, 24 tbn, 24 tbc
Stream mapping:
  Stream #0:0 -> #0:0 (mjpeg (native) -> h264 (libx264))
Press [q] to stop, [?] for help
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  Metadata:
    encoder         : Lavf57.83.100
    Stream #0:0: Video: h264 (libx264) (avc1 / 0x31637661), yuvj420p(pc), 1920x1080 [SAR 1:1 DAR 16:9], q=-1--1, 24 fps, 12288 tbn, 24 tbc
    Metadata:
      encoder         : Lavc57.107.100 libx264
    Side data:
      cpb: bitrate max/min/avg: 0/0/0 buffer size: 0 vbv_delay: -1
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[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] consecutive B-frames:  1.7%  6.7% 15.0% 76.7%
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[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] mb B  I16..4:  1.3%  4.8%  1.0%  B16..8: 24.5%  5.7%  1.3%  direct: 1.6%  skip:59.7%  L0:52.8% L1:43.5% BI: 3.6%
[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] 8x8 transform intra:66.6% inter:77.1%
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[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] i4 v,h,dc,ddl,ddr,vr,hd,vl,hu: 33% 15% 14%  6%  7%  8%  5%  7%  4%
[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] i8c dc,h,v,p: 42% 18% 32%  9%
[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] Weighted P-Frames: Y:0.0% UV:0.0%
[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] ref P L0: 58.0%  8.0% 21.9% 12.1%
[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] ref B L0: 83.5% 13.0%  3.6%
[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] ref B L1: 96.1%  3.9%
[libx264 @ 0x555dbf0f1e00] kb/s:4715.16
def show_local_mp4_video(file_name, width=640, height=480):
  import io
  import base64
  from IPython.display import HTML
  video_encoded = base64.b64encode(io.open(file_name, 'rb').read())
  return HTML(data='''<video width="{0}" height="{1}" alt="test" controls>
                        <source src="data:video/mp4;base64,{2}" type="video/mp4" />
                      </video>'''.format(width, height, video_encoded.decode('ascii')))

show_local_mp4_video('output.mp4', width=960, height=720)
Output hidden; open in https://colab.research.google.com to view.

Single person pose estimation using openCV

%%bash
# ------------------------- POSE MODELS -------------------------
# Downloading body pose (COCO and MPI).
OPENPOSE_URL="http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/"
POSE_FOLDER="pose/"

# ------------------------- POSE MODELS -------------------------
# Body (BODY_25)
BODY_25_FOLDER=${POSE_FOLDER}"body_25/"
BODY_25_MODEL=${BODY_25_FOLDER}"pose_iter_584000.caffemodel"
wget -c ${OPENPOSE_URL}${BODY_25_MODEL} -P ${BODY_25_FOLDER}

# Body (COCO)
COCO_FOLDER=${POSE_FOLDER}"coco/"
COCO_MODEL=${COCO_FOLDER}"pose_iter_440000.caffemodel"
wget -c ${OPENPOSE_URL}${COCO_MODEL} -P ${COCO_FOLDER}
# Alternative: it will not check whether file was fully downloaded
# if [ ! -f $COCO_MODEL ]; then
#     wget ${OPENPOSE_URL}$COCO_MODEL -P $COCO_FOLDER
# fi

# Body (MPI)
MPI_FOLDER=${POSE_FOLDER}"mpi/"
MPI_MODEL=${MPI_FOLDER}"pose_iter_160000.caffemodel"
wget -c ${OPENPOSE_URL}${MPI_MODEL} -P ${MPI_FOLDER}
--2020-04-21 19:39:14--  http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/pose/body_25/pose_iter_584000.caffemodel
Resolving posefs1.perception.cs.cmu.edu (posefs1.perception.cs.cmu.edu)... 128.2.176.37
Connecting to posefs1.perception.cs.cmu.edu (posefs1.perception.cs.cmu.edu)|128.2.176.37|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 104715850 (100M) [text/plain]
Saving to: ‘pose/body_25/pose_iter_584000.caffemodel’

     0K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  236K 7m13s
    50K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  236K 7m13s
   100K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  472K 6m1s
   150K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  473K 5m24s
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   250K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  474K 4m12s
   300K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  475K 4m7s
   350K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 95.3M 3m36s
   400K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 57.4M 3m12s
   450K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  478K 3m14s
   500K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 51.4M 2m56s
   550K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 82.3M 2m42s
   600K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  477K 2m46s
   650K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 72.6M 2m34s
   700K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 36.0M 2m24s
   750K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  484K 2m28s
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   850K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 35.1M 2m11s
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  1400K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  116M 96s
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  1500K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 40.5M 90s
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 31550K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 93.4M 17s
 31600K .......... .......... .......... .......... .......... 15%  115M 17s
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 72200K .......... .......... .......... .......... .......... 35%  122M 9s
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 73300K .......... .......... .......... .......... .......... 35% 41.5M 8s
 73350K .......... .......... .......... .......... .......... 35% 29.3M 8s
 73400K .......... .......... .......... .......... .......... 35% 39.4M 8s
 73450K .......... .......... .......... .......... .......... 35% 38.9M 8s
 73500K .......... .......... .......... .......... .......... 35% 36.7M 8s
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 73600K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 77.2M 8s
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 73700K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 81.3M 8s
 73750K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 84.7M 8s
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 73950K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 77.6M 8s
 74000K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 88.2M 8s
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 74400K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 8.33M 8s
 74450K .......... .......... .......... .......... .......... 36%  123M 8s
 74500K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 90.2M 8s
 74550K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 68.6M 8s
 74600K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 84.2M 8s
 74650K .......... .......... .......... .......... .......... 36%  102M 8s
 74700K .......... .......... .......... .......... .......... 36%  102M 8s
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2020-04-21 19:39:31 (21.0 MB/s) - ‘pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel’ saved [209274056/209274056]

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Connecting to posefs1.perception.cs.cmu.edu (posefs1.perception.cs.cmu.edu)|128.2.176.37|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 205950363 (196M) [text/plain]
Saving to: ‘pose/mpi/pose_iter_160000.caffemodel’

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 72600K .......... .......... .......... .......... .......... 36%  106M 9s
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175100K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 57.6M 1s
175150K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 59.2M 1s
175200K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 23.4M 1s
175250K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 52.3M 1s
175300K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 57.5M 1s
175350K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 47.2M 1s
175400K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 44.2M 1s
175450K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 54.8M 1s
175500K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 31.9M 1s
175550K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 64.5M 1s
175600K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 59.1M 1s
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175700K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 47.5M 1s
175750K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 45.4M 1s
175800K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 74.9M 1s
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175900K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 46.0M 1s
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192000K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 55.0M 0s
192050K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 29.8M 0s
192100K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 66.9M 0s
192150K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  106M 0s
192200K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 61.1M 0s
192250K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 62.4M 0s
192300K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 16.2M 0s
192350K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 74.8M 0s
192400K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 3.91M 0s
192450K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 64.5M 0s
192500K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  148M 0s
192550K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 37.3M 0s
192600K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  142M 0s
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192700K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 29.6M 0s
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192800K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  126M 0s
192850K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 25.4M 0s
192900K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 25.3M 0s
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193300K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 37.2M 0s
193350K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 60.1M 0s
193400K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  111M 0s
193450K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 7.51M 0s
193500K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 52.4M 0s
193550K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 34.3M 0s
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194000K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 2.99M 0s
194050K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 62.2M 0s
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194200K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 63.8M 0s
194250K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 89.3M 0s
194300K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 24.0M 0s
194350K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 54.7M 0s
194400K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 37.5M 0s
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194600K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 62.9M 0s
194650K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  108M 0s
194700K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  102M 0s
194750K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 63.1M 0s
194800K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 97.4M 0s
194850K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  113M 0s
194900K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  119M 0s
194950K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  107M 0s
195000K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  111M 0s
195050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 86.5M 0s
195100K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 78.6M 0s
195150K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  114M 0s
195200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 19.9M 0s
195250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 78.7M 0s
195300K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  108M 0s
195350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.70M 0s
195400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 39.6M 0s
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195600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 5.87M 0s
195650K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  104M 0s
195700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 59.9M 0s
195750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 43.5M 0s
195800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 73.4M 0s
195850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 98.6M 0s
195900K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  104M 0s
195950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 71.6M 0s
196000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 99.1M 0s
196050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 41.0M 0s
196100K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 8.01M 0s
196150K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  129M 0s
196200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 57.8M 0s
196250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 69.9M 0s
196300K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 55.1M 0s
196350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 49.8M 0s
196400K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  117M 0s
196450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 69.1M 0s
196500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 50.4M 0s
196550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 50.7M 0s
196600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 85.1M 0s
196650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 23.1M 0s
196700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.76M 0s
196750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 89.4M 0s
196800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.07M 0s
196850K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  182M 0s
196900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 40.6M 0s
196950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 71.9M 0s
197000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 76.7M 0s
197050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 64.4M 0s
197100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 83.6M 0s
197150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 67.1M 0s
197200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 62.3M 0s
197250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 8.74M 0s
197300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 67.6M 0s
197350K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  105M 0s
197400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 99.0M 0s
197450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 95.9M 0s
197500K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  112M 0s
197550K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  106M 0s
197600K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  119M 0s
197650K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  111M 0s
197700K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  110M 0s
197750K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  120M 0s
197800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 23.0M 0s
197850K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  100M 0s
197900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 85.4M 0s
197950K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  103M 0s
198000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.84M 0s
198050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 36.7M 0s
198100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 98.6M 0s
198150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 50.0M 0s
198200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 47.7M 0s
198250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 60.6M 0s
198300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 5.48M 0s
198350K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  133M 0s
198400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 59.0M 0s
198450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 38.6M 0s
198500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 86.9M 0s
198550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 50.8M 0s
198600K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  109M 0s
198650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 75.3M 0s
198700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 98.4M 0s
198750K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  107M 0s
198800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 7.45M 0s
198850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 70.0M 0s
198900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 17.7M 0s
198950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 90.4M 0s
199000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 92.2M 0s
199050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 82.5M 0s
199100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 10.7M 0s
199150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 63.2M 0s
199200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 71.3M 0s
199250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 41.8M 0s
199300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 68.2M 0s
199350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 4.39M 0s
199400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 27.6M 0s
199450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 56.8M 0s
199500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 58.7M 0s
199550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.26M 0s
199600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 78.6M 0s
199650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 90.8M 0s
199700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 57.0M 0s
199750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 74.2M 0s
199800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 65.7M 0s
199850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 51.6M 0s
199900K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  103M 0s
199950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  113M 0s
200000K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  118M 0s
200050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 57.7M 0s
200100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 10.9M 0s
200150K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  101M 0s
200200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 97.0M 0s
200250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 64.7M 0s
200300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 65.9M 0s
200350K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  109M 0s
200400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 12.3M 0s
200450K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  110M 0s
200500K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  126M 0s
200550K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  101M 0s
200600K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  120M 0s
200650K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  107M 0s
200700K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  102M 0s
200750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 38.3M 0s
200800K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  114M 0s
200850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 62.1M 0s
200900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 5.40M 0s
200950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 35.8M 0s
201000K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  124M 0s
201050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 51.1M 0s
201100K .......... .......... ...                             100%  125M=9.8s

2020-04-21 19:39:41 (20.0 MB/s) - ‘pose/mpi/pose_iter_160000.caffemodel’ saved [205950363/205950363]

!git clone https://github.com/sparsh9012/cv-tricks.com.git
Cloning into 'cv-tricks.com'...
remote: Enumerating objects: 22, done.
remote: Counting objects: 100% (22/22), done.
remote: Compressing objects: 100% (18/18), done.
remote: Total 1691 (delta 5), reused 14 (delta 3), pack-reused 1669
Receiving objects: 100% (1691/1691), 31.77 MiB | 24.11 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (122/122), done.
import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time

# Set hyperparameters
image_path = '/content/image.jpg'
proto_path = '/content/cv-tricks.com/OpenCV/Pose_Estimation/pose/coco/deploy_coco.prototxt'
model_path = '/content/pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel'
dataset_type = 'COCO'
thr = 0.1
inWidth = 368
inHeight = 368
if dataset_type == 'COCO':
    BODY_PARTS = { "Nose": 0, "Neck": 1, "RShoulder": 2, "RElbow": 3, "RWrist": 4,
                   "LShoulder": 5, "LElbow": 6, "LWrist": 7, "RHip": 8, "RKnee": 9,
                   "RAnkle": 10, "LHip": 11, "LKnee": 12, "LAnkle": 13, "REye": 14,
                   "LEye": 15, "REar": 16, "LEar": 17, "Background": 18 }

    POSE_PAIRS = [ ["Neck", "RShoulder"], ["Neck", "LShoulder"], ["RShoulder", "RElbow"],
                   ["RElbow", "RWrist"], ["LShoulder", "LElbow"], ["LElbow", "LWrist"],
                   ["Neck", "RHip"], ["RHip", "RKnee"], ["RKnee", "RAnkle"], ["Neck", "LHip"],
                   ["LHip", "LKnee"], ["LKnee", "LAnkle"], ["Neck", "Nose"], ["Nose", "REye"],
                   ["REye", "REar"], ["Nose", "LEye"], ["LEye", "LEar"] ]
elif dataset_type=='MPI':
    BODY_PARTS = { "Head": 0, "Neck": 1, "RShoulder": 2, "RElbow": 3, "RWrist": 4,
                   "LShoulder": 5, "LElbow": 6, "LWrist": 7, "RHip": 8, "RKnee": 9,
                   "RAnkle": 10, "LHip": 11, "LKnee": 12, "LAnkle": 13, "Chest": 14,
                   "Background": 15 }

    POSE_PAIRS = [ ["Head", "Neck"], ["Neck", "RShoulder"], ["RShoulder", "RElbow"],
                   ["RElbow", "RWrist"], ["Neck", "LShoulder"], ["LShoulder", "LElbow"],
                   ["LElbow", "LWrist"], ["Neck", "Chest"], ["Chest", "RHip"], ["RHip", "RKnee"],
                   ["RKnee", "RAnkle"], ["Chest", "LHip"], ["LHip", "LKnee"], ["LKnee", "LAnkle"] ]
else:
    
    BODY_PARTS ={"Nose":0,"Neck":1,"RShoulder":2,"RElbow":3,"RWrist":4,"LShoulder":5,
                 "LElbow":6,"LWrist":7,"MidHip":8,"RHip":9,"RKnee":10,"RAnkle":11,
                 "LHip":12,"LKnee":13,"LAnkle":14,"REye":15,"LEye":16,"REar":17,
                 "LEar":18,"LBigToe":19,"LSmallToe":20,"LHeel":21,"RBigToe":22,
                 "RSmallToe":23,"RHeel":24,"Background":25}

    POSE_PAIRS =[ ["Neck","MidHip"],   ["Neck","RShoulder"],   ["Neck","LShoulder"],
                 ["RShoulder","RElbow"],   ["RElbow","RWrist"],   ["LShoulder","LElbow"],
                 ["LElbow","LWrist"],   ["MidHip","RHip"],   ["RHip","RKnee"],  
                 ["RKnee","RAnkle"], ["MidHip","LHip"],  ["LHip","LKnee"], 
                 ["LKnee","LAnkle"], ["Neck","Nose"],   ["Nose","REye"], ["REye","REar"],  
                 ["Nose","LEye"], ["LEye","LEar"], ["RShoulder","REar"], ["LShoulder","LEar"],   
                 ["LAnkle","LBigToe"],["LBigToe","LSmallToe"], ["LAnkle","LHeel"], 
                 ["RAnkle","RBigToe"],["RBigToe","RSmallToe"],["RAnkle","RHeel"] ]
net = cv.dnn.readNetFromCaffe(proto_path, model_path)
from IPython.display import Image
# !wget -O image.jpg 'https://www.yogiapproved.com/wp-content/uploads/2019/07/super-soldier-pose-tutorial.jpg'
# !wget -O image.jpg 'https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/5008a3c6c4aa6450352d2303/1391879880954-8QMIE9WMY98QDFUAVMM8/ke17ZwdGBToddI8pDm48kBl8_1bvTaK0zwPF031tlEZ7gQa3H78H3Y0txjaiv_0fDoOvxcdMmMKkDsyUqMSsMWxHk725yiiHCCLfrh8O1z5QPOohDIaIeljMHgDF5CVlOqpeNLcJ80NK65_fV7S1UaVAQsLVrvq65k1IgZ7SwHXVES00v_97yIbKoZwHpep9ivZn1FGG9dXq_zQDqMhZhQ/flying-pigeon-pose-yoga.jpg'
# !wget -O image.jpg 'https://cdn.shopify.com/s/files/1/0065/4626/0083/products/C0032.00_08_55_23.Still008_2000x.png?v=1576262975'
!wget -O image.jpg 'https://img-new.cgtrader.com/items/1884734/529c66e1f3/large/rt045-male-t-pose-a-pose-3d-model-obj-mtl.jpg'
Image(filename='image.jpg') 
--2020-04-21 19:59:37--  https://img-new.cgtrader.com/items/1884734/529c66e1f3/large/rt045-male-t-pose-a-pose-3d-model-obj-mtl.jpg
Resolving img-new.cgtrader.com (img-new.cgtrader.com)... 13.226.159.42, 13.226.159.127, 13.226.159.65, ...
Connecting to img-new.cgtrader.com (img-new.cgtrader.com)|13.226.159.42|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 14689 (14K) [image/jpeg]
Saving to: ‘image.jpg’

image.jpg           100%[===================>]  14.34K  --.-KB/s    in 0.003s  

2020-04-21 19:59:37 (4.43 MB/s) - ‘image.jpg’ saved [14689/14689]

frame = cv.imread(image_path)
frameWidth = frame.shape[1]
frameHeight = frame.shape[0]

inp = cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0 / 255, (inWidth, inHeight),
                              (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)
start_t = time.time()

net.setInput(inp)
out = net.forward()

print("time is ",time.time()-start_t)
points = []
for i in range(len(BODY_PARTS)):
    # Slice heatmap of corresponging body's part.
    heatMap = out[0, i, :, :]

    # Originally, we try to find all the local maximums. To simplify a sample
    # we just find a global one. However only a single pose at the same time
    # could be detected this way.
    _, conf, _, point = cv.minMaxLoc(heatMap)
    x = (frameWidth * point[0]) / out.shape[3]
    y = (frameHeight * point[1]) / out.shape[2]

    # Add a point if it's confidence is higher than threshold.
    points.append((int(x), int(y)) if conf > thr else None)

for pair in POSE_PAIRS:
    partFrom = pair[0]
    partTo = pair[1]
    assert(partFrom in BODY_PARTS)
    assert(partTo in BODY_PARTS)

    idFrom = BODY_PARTS[partFrom]
    idTo = BODY_PARTS[partTo]
    if points[idFrom] and points[idTo]:
        cv.line(frame, points[idFrom], points[idTo], (255, 74, 0), 3)
        cv.ellipse(frame, points[idFrom], (4, 4), 0, 0, 360, (255, 255, 255), cv.FILLED)
        cv.ellipse(frame, points[idTo], (4, 4), 0, 0, 360, (255, 255, 255), cv.FILLED)
        cv.putText(frame, str(idFrom), points[idFrom], cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.50, (255, 255, 255),1,cv.LINE_AA)
        cv.putText(frame, str(idTo), points[idTo], cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.50, (255, 255, 255),1,cv.LINE_AA)
t, _ = net.getPerfProfile()
freq = cv.getTickFrequency() / 1000
cv.putText(frame, '%.2fms' % (t / freq), (10, 20), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, .75, (255, 255, 255),1,cv.LINE_AA)

from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(frame)

Multi-person OpenCV

import cv2
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import matplotlib

from random import randint
%%bash
# ------------------------- BODY, FACE AND HAND MODELS -------------------------
# Downloading body pose (COCO and MPI), face and hand models
OPENPOSE_URL="http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/"
POSE_FOLDER="pose/"
FACE_FOLDER="face/"
HAND_FOLDER="hand/"

# ------------------------- POSE MODELS -------------------------
# Body (COCO)
COCO_FOLDER=${POSE_FOLDER}"coco/"
COCO_MODEL=${COCO_FOLDER}"pose_iter_440000.caffemodel"
wget -c ${OPENPOSE_URL}${COCO_MODEL} -P ${COCO_FOLDER}
--2020-04-21 20:51:24--  http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel
Resolving posefs1.perception.cs.cmu.edu (posefs1.perception.cs.cmu.edu)... 128.2.176.37
Connecting to posefs1.perception.cs.cmu.edu (posefs1.perception.cs.cmu.edu)|128.2.176.37|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 209274056 (200M) [text/plain]
Saving to: ‘pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel’

     0K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  111K 30m45s
    50K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  111K 30m45s
   100K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  221K 25m37s
   150K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  221K 23m3s
   200K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  222K 21m30s
   250K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  187M 17m55s
   300K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  221K 17m33s
   350K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  164M 15m21s
   400K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  222K 15m21s
   450K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  125M 13m49s
   500K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  222K 13m57s
   550K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  117M 12m47s
   600K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  109M 11m48s
   650K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  222K 12m3s
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   750K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 84.5M 10m32s
   800K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  222K 10m49s
   850K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  138M 10m13s
   900K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 80.7M 9m40s
   950K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  141M 9m11s
  1000K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  112M 8m45s
  1050K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  223K 9m2s
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  1150K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 91.5M 8m17s
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  1250K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  104M 7m39s
  1300K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  223K 7m55s
  1350K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  112M 7m38s
  1400K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  109M 7m23s
  1450K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 96.6M 7m8s
  1500K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  125M 6m54s
  1550K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  105M 6m41s
  1600K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  224K 6m56s
  1650K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  203M 6m44s
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  1850K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 82.5M 6m1s
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  2050K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  103M 5m48s
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  2400K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 91.2M 4m58s
  2450K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  125M 4m52s
  2500K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  225K 5m4s
  2550K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  153M 4m58s
  2600K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 60.5M 4m52s
  2650K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  111M 4m47s
  2700K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  108M 4m42s
  2750K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  118M 4m37s
  2800K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 85.0M 4m32s
  2850K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  111M 4m27s
  2900K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  122M 4m22s
  2950K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  109M 4m18s
  3000K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  106M 4m14s
  3050K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  107M 4m10s
  3100K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  227K 4m20s
  3150K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  139M 4m16s
  3200K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 87.8M 4m12s
  3250K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 98.1M 4m8s
  3300K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  108M 4m4s
  3350K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 95.2M 4m0s
  3400K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  119M 3m57s
  3450K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 84.2M 3m53s
  3500K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  125M 3m50s
  3550K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  101M 3m47s
  3600K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 86.3M 3m44s
  3650K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  125M 3m41s
  3700K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  103M 3m38s
  3750K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  116M 3m35s
  3800K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  100M 3m32s
  3850K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  102M 3m29s
  3900K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  228K 3m38s
  3950K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  102M 3m35s
  4000K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  117M 3m32s
  4050K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  106M 3m30s
  4100K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  117M 3m27s
  4150K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  108M 3m25s
  4200K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 98.4M 3m22s
  4250K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  113M 3m20s
  4300K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  115M 3m17s
  4350K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  100M 3m15s
  4400K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  130M 3m13s
  4450K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  116M 3m11s
  4500K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  103M 3m9s
  4550K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 90.1M 3m7s
  4600K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  137M 3m5s
  4650K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  124M 3m3s
  4700K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  119M 3m1s
  4750K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 97.9M 2m59s
  4800K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  118M 2m57s
  4850K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  230K 3m4s
  4900K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  120M 3m2s
  4950K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 61.1M 3m0s
  5000K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  110M 2m58s
  5050K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  118M 2m57s
  5100K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  104M 2m55s
  5150K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  100M 2m53s
  5200K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  113M 2m51s
  5250K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 55.1M 2m50s
  5300K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 99.3M 2m48s
  5350K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 95.3M 2m47s
  5400K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  116M 2m45s
  5450K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 84.2M 2m44s
  5500K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 84.2M 2m42s
  5550K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 99.7M 2m41s
  5600K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  104M 2m39s
  5650K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 97.5M 2m38s
  5700K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  110M 2m36s
  5750K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 93.4M 2m35s
  5800K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  147M 2m34s
  5850K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  106M 2m32s
  5900K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  232K 2m38s
  5950K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  165M 2m37s
  6000K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  109M 2m35s
  6050K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 90.5M 2m34s
  6100K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 63.8M 2m33s
  6150K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  109M 2m32s
  6200K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  114M 2m30s
  6250K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  109M 2m29s
  6300K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  103M 2m28s
  6350K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  113M 2m27s
  6400K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  100M 2m26s
  6450K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 99.6M 2m25s
  6500K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  104M 2m23s
  6550K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  122M 2m22s
  6600K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  125M 2m21s
  6650K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  110M 2m20s
  6700K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  111M 2m19s
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  6800K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 97.7M 2m17s
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  6900K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  113M 2m15s
  6950K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  119M 2m14s
  7000K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  112M 2m13s
  7050K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  112M 2m12s
  7100K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  107M 2m11s
  7150K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  118M 2m10s
  7200K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  103M 2m9s
  7250K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  234K 2m14s
  7300K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  150M 2m13s
  7350K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  113M 2m12s
  7400K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  104M 2m11s
  7450K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 58.5M 2m10s
  7500K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  116M 2m10s
  7550K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  101M 2m9s
  7600K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  133M 2m8s
  7650K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 93.8M 2m7s
  7700K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  105M 2m6s
  7750K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  118M 2m5s
  7800K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  114M 2m4s
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  7900K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  126M 2m3s
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  8050K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  125M 2m1s
  8100K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  101M 2m0s
  8150K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  114M 1m59s
  8200K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  126M 1m58s
  8250K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  103M 1m58s
  8300K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  115M 1m57s
  8350K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  106M 1m56s
  8400K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  115M 1m55s
  8450K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  111M 1m55s
  8500K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 95.5M 1m54s
  8550K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 51.6M 1m53s
  8600K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  109M 1m53s
  8650K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 19.7M 1m52s
  8700K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  106M 1m51s
  8750K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 37.0M 1m51s
  8800K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  239K 1m55s
  8850K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  179M 1m54s
  8900K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 94.8M 1m53s
  8950K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  100M 1m53s
  9000K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  145M 1m52s
  9050K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  106M 1m51s
  9100K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 93.8M 1m51s
  9150K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  105M 1m50s
  9200K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  111M 1m50s
  9250K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 99.1M 1m49s
  9300K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 99.2M 1m48s
  9350K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 57.9M 1m48s
  9400K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  130M 1m47s
  9450K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 42.8M 1m47s
  9500K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 29.5M 1m46s
  9550K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 76.5M 1m46s
  9600K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  197M 1m45s
  9650K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  124M 1m44s
  9700K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  109M 1m44s
  9750K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 94.1M 1m43s
  9800K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  126M 1m43s
  9850K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  100M 1m42s
  9900K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  109M 1m42s
  9950K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 89.0M 1m41s
 10000K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  109M 1m41s
 10050K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  111M 1m40s
 10100K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 85.6M 1m40s
 10150K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  102M 99s
 10200K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  118M 99s
 10250K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 95.6M 98s
 10300K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 98.0M 98s
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 10400K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  111M 97s
 10450K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 98.5M 96s
 10500K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  240K 1m40s
 10550K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 80.6M 99s
 10600K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  122M 99s
 10650K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 68.6M 98s
 10700K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 89.8M 98s
 10750K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  100M 97s
 10800K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  137M 97s
 10850K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 31.3M 96s
 10900K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  118M 96s
 10950K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  100M 95s
 11000K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  125M 95s
 11050K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 47.9M 94s
 11100K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  133M 94s
 11150K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 51.9M 94s
 11200K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  101M 93s
 11250K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  112M 93s
 11300K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 76.2M 92s
 11350K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  175M 92s
 11400K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  105M 91s
 11450K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  105M 91s
 11500K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 51.6M 91s
 11550K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  121M 90s
 11600K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 77.9M 90s
 11650K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 96.8M 89s
 11700K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  107M 89s
 11750K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  132M 89s
 11800K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 86.4M 88s
 11850K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  126M 88s
 11900K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  106M 88s
 11950K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  115M 87s
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199450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 89.1M 1s
199500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 83.6M 1s
199550K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  121M 1s
199600K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  106M 1s
199650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 66.9M 1s
199700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 85.7M 1s
199750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 48.7M 1s
199800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 62.3M 1s
199850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 43.8M 1s
199900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 28.1M 0s
199950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 45.9M 0s
200000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 20.2M 0s
200050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 30.5M 0s
200100K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 26.2M 0s
200150K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 26.6M 0s
200200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 39.0M 0s
200250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 23.6M 0s
200300K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  392K 0s
200350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 5.45M 0s
200400K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  140M 0s
200450K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  102M 0s
200500K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  108M 0s
200550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 99.9M 0s
200600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 96.5M 0s
200650K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  119M 0s
200700K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  126M 0s
200750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 7.44M 0s
200800K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  169M 0s
200850K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  146M 0s
200900K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  125M 0s
200950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 59.1M 0s
201000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 97.1M 0s
201050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 65.0M 0s
201100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 83.3M 0s
201150K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  128M 0s
201200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 76.6M 0s
201250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 85.3M 0s
201300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.39M 0s
201350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 84.0M 0s
201400K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  104M 0s
201450K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  101M 0s
201500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 7.61M 0s
201550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 88.6M 0s
201600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 95.9M 0s
201650K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  120M 0s
201700K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  117M 0s
201750K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  112M 0s
201800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 1.72M 0s
201850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 65.3M 0s
201900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 49.2M 0s
201950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 48.4M 0s
202000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 55.1M 0s
202050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 30.3M 0s
202100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 26.2M 0s
202150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 29.4M 0s
202200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 27.0M 0s
202250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 34.9M 0s
202300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 22.7M 0s
202350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 84.7M 0s
202400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 70.9M 0s
202450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 85.7M 0s
202500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.4M 0s
202550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 55.6M 0s
202600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 39.6M 0s
202650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 37.0M 0s
202700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 33.1M 0s
202750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 24.5M 0s
202800K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  371K 0s
202850K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  120M 0s
202900K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  122M 0s
202950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  113M 0s
203000K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  110M 0s
203050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 71.7M 0s
203100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 68.5M 0s
203150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 9.37M 0s
203200K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  128M 0s
203250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 97.4M 0s
203300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 40.4M 0s
203350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 83.3M 0s
203400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 80.5M 0s
203450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 83.4M 0s
203500K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  116M 0s
203550K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  102M 0s
203600K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  112M 0s
203650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 90.8M 0s
203700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 83.9M 0s
203750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76.4M 0s
203800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 64.9M 0s
203850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.97M 0s
203900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 79.8M 0s
203950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  122M 0s
204000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 85.2M 0s
204050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 8.18M 0s
204100K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  114M 0s
204150K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  112M 0s
204200K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  109M 0s
204250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 99.6M 0s
204300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 1.57M 0s
204350K .......... .........                                  100% 45.3M=23s

2020-04-21 20:51:47 (8.70 MB/s) - ‘pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel’ saved [209274056/209274056]

!git clone https://github.com/sparsh9012/cv-tricks.com.git
Cloning into 'cv-tricks.com'...
remote: Enumerating objects: 29, done.
remote: Counting objects: 100% (29/29), done.
remote: Compressing objects: 100% (25/25), done.
remote: Total 1698 (delta 8), reused 14 (delta 3), pack-reused 1669
Receiving objects: 100% (1698/1698), 31.77 MiB | 4.94 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (125/125), done.
protoFile = "/content/cv-tricks.com/OpenCV/Pose_Estimation/pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt"
weightsFile = "pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel"
nPoints = 18
# COCO Output Format
keypointsMapping = ['Nose', 'Neck', 'R-Sho', 'R-Elb', 'R-Wr', 'L-Sho', 
                    'L-Elb', 'L-Wr', 'R-Hip', 'R-Knee', 'R-Ank', 'L-Hip', 
                    'L-Knee', 'L-Ank', 'R-Eye', 'L-Eye', 'R-Ear', 'L-Ear']

POSE_PAIRS = [[1,2], [1,5], [2,3], [3,4], [5,6], [6,7],
              [1,8], [8,9], [9,10], [1,11], [11,12], [12,13],
              [1,0], [0,14], [14,16], [0,15], [15,17],
              [2,17], [5,16] ]

# index of pafs correspoding to the POSE_PAIRS
# e.g for POSE_PAIR(1,2), the PAFs are located at indices (31,32) of output, Similarly, (1,5) -> (39,40) and so on.
mapIdx = [[31,32], [39,40], [33,34], [35,36], [41,42], [43,44], 
          [19,20], [21,22], [23,24], [25,26], [27,28], [29,30], 
          [47,48], [49,50], [53,54], [51,52], [55,56], 
          [37,38], [45,46]]

colors = [ [0,100,255], [0,100,255], [0,255,255], [0,100,255], [0,255,255], [0,100,255],
         [0,255,0], [255,200,100], [255,0,255], [0,255,0], [255,200,100], [255,0,255],
         [0,0,255], [255,0,0], [200,200,0], [255,0,0], [200,200,0], [0,0,0]]
def getKeypoints(probMap, threshold=0.1):
    
    mapSmooth = cv2.GaussianBlur(probMap,(3,3),0,0)

    mapMask = np.uint8(mapSmooth>threshold)
    keypoints = []
    
    #find the blobs
    contours, _ = cv2.findContours(mapMask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    #for each blob find the maxima
    for cnt in contours:
        blobMask = np.zeros(mapMask.shape)
        blobMask = cv2.fillConvexPoly(blobMask, cnt, 1)
        maskedProbMap = mapSmooth * blobMask
        _, maxVal, _, maxLoc = cv2.minMaxLoc(maskedProbMap)
        keypoints.append(maxLoc + (probMap[maxLoc[1], maxLoc[0]],))

    return keypoints
def getValidPairs(output):
    valid_pairs = []
    invalid_pairs = []
    n_interp_samples = 10
    paf_score_th = 0.1
    conf_th = 0.7
    # loop for every POSE_PAIR
    for k in range(len(mapIdx)):
        # A->B constitute a limb
        pafA = output[0, mapIdx[k][0], :, :]
        pafB = output[0, mapIdx[k][1], :, :]
        pafA = cv2.resize(pafA, (frameWidth, frameHeight))
        pafB = cv2.resize(pafB, (frameWidth, frameHeight))

        # Find the keypoints for the first and second limb
        candA = detected_keypoints[POSE_PAIRS[k][0]]
        candB = detected_keypoints[POSE_PAIRS[k][1]]
        nA = len(candA)
        nB = len(candB)

        # If keypoints for the joint-pair is detected
        # check every joint in candA with every joint in candB 
        # Calculate the distance vector between the two joints
        # Find the PAF values at a set of interpolated points between the joints
        # Use the above formula to compute a score to mark the connection valid
        
        if( nA != 0 and nB != 0):
            valid_pair = np.zeros((0,3))
            for i in range(nA):
                max_j=-1
                maxScore = -1
                found = 0
                for j in range(nB):
                    # Find d_ij
                    d_ij = np.subtract(candB[j][:2], candA[i][:2])
                    norm = np.linalg.norm(d_ij)
                    if norm:
                        d_ij = d_ij / norm
                    else:
                        continue
                    # Find p(u)
                    interp_coord = list(zip(np.linspace(candA[i][0], candB[j][0], num=n_interp_samples),
                                            np.linspace(candA[i][1], candB[j][1], num=n_interp_samples)))
                    # Find L(p(u))
                    paf_interp = []
                    for k in range(len(interp_coord)):
                        paf_interp.append([pafA[int(round(interp_coord[k][1])), int(round(interp_coord[k][0]))],
                                           pafB[int(round(interp_coord[k][1])), int(round(interp_coord[k][0]))] ]) 
                    # Find E
                    paf_scores = np.dot(paf_interp, d_ij)
                    avg_paf_score = sum(paf_scores)/len(paf_scores)
                    
                    # Check if the connection is valid
                    # If the fraction of interpolated vectors aligned with PAF is higher then threshold -> Valid Pair  
                    if ( len(np.where(paf_scores > paf_score_th)[0]) / n_interp_samples ) > conf_th :
                        if avg_paf_score > maxScore:
                            max_j = j
                            maxScore = avg_paf_score
                            found = 1
                # Append the connection to the list
                if found:            
                    valid_pair = np.append(valid_pair, [[candA[i][3], candB[max_j][3], maxScore]], axis=0)

            # Append the detected connections to the global list
            valid_pairs.append(valid_pair)
        else: # If no keypoints are detected
            print("No Connection : k = {}".format(k))
            invalid_pairs.append(k)
            valid_pairs.append([])
    print(valid_pairs)
    return valid_pairs, invalid_pairs
# For each detected valid pair, it assigns the joint(s) to a person
# It finds the person and index at which the joint should be added. This can be done since we have an id for each joint
def getPersonwiseKeypoints(valid_pairs, invalid_pairs):
    # the last number in each row is the overall score 
    personwiseKeypoints = -1 * np.ones((0, 19))

    for k in range(len(mapIdx)):
        if k not in invalid_pairs:
            partAs = valid_pairs[k][:,0]
            partBs = valid_pairs[k][:,1]
            indexA, indexB = np.array(POSE_PAIRS[k])

            for i in range(len(valid_pairs[k])): 
                found = 0
                person_idx = -1
                for j in range(len(personwiseKeypoints)):
                    if personwiseKeypoints[j][indexA] == partAs[i]:
                        person_idx = j
                        found = 1
                        break

                if found:
                    personwiseKeypoints[person_idx][indexB] = partBs[i]
                    personwiseKeypoints[person_idx][-1] += keypoints_list[partBs[i].astype(int), 2] + valid_pairs[k][i][2]

                # if find no partA in the subset, create a new subset
                elif not found and k < 17:
                    row = -1 * np.ones(19)
                    row[indexA] = partAs[i]
                    row[indexB] = partBs[i]
                    # add the keypoint_scores for the two keypoints and the paf_score 
                    row[-1] = sum(keypoints_list[valid_pairs[k][i,:2].astype(int), 2]) + valid_pairs[k][i][2]
                    personwiseKeypoints = np.vstack([personwiseKeypoints, row])
    return personwiseKeypoints
img1 = 'https://ak2.picdn.net/shutterstock/videos/12795122/thumb/1.jpg'
img2 = 'https://i.pinimg.com/originals/d0/dd/a1/d0dda1ad94c08dc8581c7a894d0a6bb4.jpg'
img3 = 'https://xdesktopwallpapers.com/wp-content/uploads/2011/10/Group-Pose-In-Gossip-Girl.jpg'
!wget -O img.jpg {img3}

image1 = cv2.imread("img.jpg")

frameWidth = image1.shape[1]
frameHeight = image1.shape[0]

from IPython.display import Image
Image(filename='img.jpg') 
--2020-04-21 21:11:18--  https://xdesktopwallpapers.com/wp-content/uploads/2011/10/Group-Pose-In-Gossip-Girl.jpg
Resolving xdesktopwallpapers.com (xdesktopwallpapers.com)... 78.46.39.46
Connecting to xdesktopwallpapers.com (xdesktopwallpapers.com)|78.46.39.46|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 478852 (468K) [image/jpeg]
Saving to: ‘img.jpg’

img.jpg             100%[===================>] 467.63K   315KB/s    in 1.5s    

2020-04-21 21:11:21 (315 KB/s) - ‘img.jpg’ saved [478852/478852]

t = time.time()
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(protoFile, weightsFile)

# Fix the input Height and get the width according to the Aspect Ratio
inHeight = 368
inWidth = int((inHeight/frameHeight)*frameWidth)

inpBlob = cv2.dnn.blobFromImage(image1, 1.0 / 255, (inWidth, inHeight),
                          (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

net.setInput(inpBlob)
output = net.forward()
print("Time Taken = {}".format(time.time() - t))
Time Taken = 14.370393753051758
i = 0
probMap = output[0, i, :, :]
probMap = cv2.resize(probMap, (frameWidth, frameHeight))
plt.figure(figsize=[14,10])
plt.imshow(cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.imshow(probMap, alpha=0.6)
plt.colorbar()
plt.axis("off")
(-0.5, 1919.5, 1079.5, -0.5)
detected_keypoints = []
keypoints_list = np.zeros((0,3))
keypoint_id = 0
threshold = 0.1

for part in range(nPoints):
    probMap = output[0,part,:,:]
    probMap = cv2.resize(probMap, (image1.shape[1], image1.shape[0]))
    plt.figure()
    plt.imshow(255*np.uint8(probMap>threshold))
    keypoints = getKeypoints(probMap, threshold)
    print("Keypoints - {} : {}".format(keypointsMapping[part], keypoints))
    keypoints_with_id = []
    for i in range(len(keypoints)):
        keypoints_with_id.append(keypoints[i] + (keypoint_id,))
        keypoints_list = np.vstack([keypoints_list, keypoints[i]])
        keypoint_id += 1

    detected_keypoints.append(keypoints_with_id)
Keypoints - Nose : [(784, 620, 0.8166424), (1463, 435, 0.8573251), (572, 433, 0.73616046), (808, 363, 0.9242133), (1158, 247, 0.7702663), (644, 104, 0.7978853)]
Keypoints - Neck : [(760, 715, 0.8016937), (526, 528, 0.8599465), (1486, 505, 0.8425533), (832, 457, 0.7977319), (1205, 270, 0.7916878), (643, 176, 0.7582323)]
Keypoints - R-Sho : [(714, 715, 0.72749805), (456, 528, 0.8022957), (1393, 505, 0.78527737), (760, 480, 0.6950463), (1112, 293, 0.8433532), (572, 153, 0.67186326)]
Keypoints - R-Elb : [(713, 903, 0.7882191), (502, 715, 0.76724374), (807, 576, 0.39317206), (1276, 574, 0.87769544), (1135, 433, 0.81320816), (596, 316, 0.76526797)]
Keypoints - R-Wr : [(667, 1069, 0.5494213), (574, 763, 0.81326205), (831, 644, 0.6897219), (1299, 622, 0.8369813), (1230, 458, 0.81074244), (621, 433, 0.8077433)]
Keypoints - L-Sho : [(807, 693, 0.63493335), (596, 528, 0.74654347), (1579, 505, 0.669508), (924, 434, 0.8404905), (1276, 269, 0.7997721), (713, 199, 0.76200897)]
Keypoints - L-Elb : [(971, 714, 0.5536956), (596, 668, 0.7100902), (1628, 575, 0.69195676), (995, 551, 0.79728746), (1369, 339, 0.82348394), (714, 339, 0.71512496)]
Keypoints - L-Wr : [(574, 762, 0.4413094), (1042, 646, 0.79258245), (1743, 598, 0.8062442), (692, 411, 0.7602751), (1439, 386, 0.64186126)]
Keypoints - R-Hip : [(878, 996, 0.46960732), (456, 762, 0.61819404), (1369, 691, 0.70676553), (900, 670, 0.55252254), (1206, 457, 0.5395717), (596, 388, 0.5295774)]
Keypoints - R-Knee : [(1158, 998, 0.63137335), (573, 904, 0.8393146), (995, 763, 0.4915166), (1323, 739, 0.6350883), (1112, 481, 0.81688243), (643, 481, 0.78989834)]
Keypoints - R-Ank : [(667, 1069, 0.10243371), (455, 1069, 0.41588423), (1299, 950, 0.31591046), (666, 692, 0.28926665), (1205, 644, 0.34445244)]
Keypoints - L-Hip : [(925, 904, 0.55375594), (549, 740, 0.5623021), (1485, 693, 0.63176996), (995, 623, 0.5858197), (1300, 456, 0.6006434), (667, 409, 0.59628093)]
Keypoints - L-Knee : [(1088, 880, 0.7869091), (666, 855, 0.29990843), (1532, 787, 0.7063362), (1136, 739, 0.5496233), (1299, 598, 0.23717095), (713, 481, 0.81820506)]
Keypoints - L-Ank : [(1228, 974, 0.49379492), (1252, 645, 0.13040225), (713, 620, 0.21876019)]
Keypoints - R-Eye : [(760, 598, 0.93627185), (1440, 433, 0.77788347), (549, 410, 0.91587996), (784, 362, 0.8559801), (1135, 246, 0.9654743), (621, 82, 0.84176004)]
Keypoints - L-Eye : [(785, 598, 0.86018336), (1487, 412, 0.83845264), (573, 410, 0.8383378), (809, 340, 0.86651623), (1159, 223, 0.83615804), (667, 81, 0.9441974)]
Keypoints - R-Ear : [(714, 621, 0.74629784), (1439, 434, 0.28421742), (503, 410, 0.83220977), (760, 387, 0.9833177), (1112, 246, 0.111192405), (597, 82, 0.7168226)]
Keypoints - L-Ear : [(808, 598, 0.31825298), (596, 411, 0.13218398), (1533, 433, 0.86592245), (831, 340, 0.13120769), (1205, 222, 0.9942908), (690, 82, 0.5160333)]
frameClone = image1.copy()
for i in range(nPoints):
    for j in range(len(detected_keypoints[i])):
        cv2.circle(frameClone, detected_keypoints[i][j][0:2], 3, [0,0,255], -1, cv2.LINE_AA)
plt.figure(figsize=[15,15])
plt.imshow(frameClone[:,:,[2,1,0]])
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fc093885ba8>
valid_pairs, invalid_pairs = getValidPairs(output)

personwiseKeypoints = getPersonwiseKeypoints(valid_pairs, invalid_pairs)

for i in range(17):
    for n in range(len(personwiseKeypoints)):
        index = personwiseKeypoints[n][np.array(POSE_PAIRS[i])]
        if -1 in index:
            continue
        B = np.int32(keypoints_list[index.astype(int), 0])
        A = np.int32(keypoints_list[index.astype(int), 1])
        cv2.line(frameClone, (B[0], A[0]), (B[1], A[1]), colors[i], 3, cv2.LINE_AA)
        
plt.figure(figsize=[15,15])
plt.imshow(frameClone[:,:,[2,1,0]])
[array([[ 6.        , 12.        ,  0.91515949],
       [ 7.        , 13.        ,  0.91438698],
       [ 8.        , 14.        ,  0.85948821],
       [ 9.        , 15.        ,  0.91458044],
       [10.        , 16.        ,  0.75440451],
       [11.        , 17.        ,  0.70949535]]), array([[ 6.        , 30.        ,  0.64438268],
       [ 7.        , 31.        ,  0.91607474],
       [ 8.        , 32.        ,  0.84972408],
       [ 9.        , 33.        ,  0.87259498],
       [10.        , 34.        ,  0.89908645],
       [11.        , 35.        ,  0.76590031]]), array([[12.        , 18.        ,  0.92001103],
       [13.        , 19.        ,  0.89476259],
       [14.        , 21.        ,  0.74093826],
       [15.        , 20.        ,  0.74103687],
       [16.        , 22.        ,  0.81698293],
       [17.        , 23.        ,  0.91928754]]), array([[18.        , 24.        ,  0.65821907],
       [19.        , 25.        ,  0.93935756],
       [20.        , 26.        ,  0.51836519],
       [21.        , 27.        ,  0.8971364 ],
       [22.        , 28.        ,  0.87991983],
       [23.        , 29.        ,  0.82750603]]), array([[30.        , 36.        ,  0.41336372],
       [31.        , 37.        ,  0.9247136 ],
       [32.        , 38.        ,  0.85866107],
       [33.        , 39.        ,  0.92809553],
       [34.        , 40.        ,  0.95727205],
       [35.        , 41.        ,  0.96471103]]), array([[37.        , 42.        ,  0.76421897],
       [38.        , 44.        ,  0.77703908],
       [39.        , 43.        ,  0.82477721],
       [40.        , 46.        ,  0.95812278],
       [41.        , 45.        ,  0.67971576]]), array([[ 6.        , 47.        ,  0.73959248],
       [ 7.        , 48.        ,  0.80589177],
       [ 8.        , 49.        ,  0.75414229],
       [ 9.        , 50.        ,  0.83055277],
       [10.        , 51.        ,  0.89630466],
       [11.        , 52.        ,  0.78190479]]), array([[47.        , 53.        ,  0.68264899],
       [48.        , 54.        ,  0.90543942],
       [49.        , 56.        ,  0.68735032],
       [50.        , 55.        ,  0.59564951],
       [51.        , 57.        ,  0.68007729],
       [52.        , 58.        ,  0.68577845]]), array([[54.        , 60.        ,  0.76049448],
       [56.        , 61.        ,  0.71048987],
       [57.        , 63.        ,  0.76224578],
       [58.        , 62.        ,  0.71304469]]), array([[ 6.        , 64.        ,  0.84360495],
       [ 7.        , 65.        ,  0.85330628],
       [ 8.        , 66.        ,  0.94643611],
       [ 9.        , 67.        ,  0.94253373],
       [10.        , 68.        ,  0.82960967],
       [11.        , 69.        ,  0.79709316]]), array([[64.        , 70.        ,  0.56790815],
       [65.        , 71.        ,  0.6452059 ],
       [66.        , 72.        ,  0.84677719],
       [67.        , 73.        ,  0.91587037],
       [68.        , 74.        ,  0.68952489],
       [69.        , 75.        ,  0.77368974]]), array([[70.        , 76.        ,  0.71867541],
       [72.        , 76.        ,  0.52669866],
       [73.        , 76.        ,  0.34908266],
       [74.        , 77.        ,  0.21328705],
       [75.        , 78.        ,  0.70180567]]), array([[ 6.        ,  0.        ,  0.91523493],
       [ 7.        ,  2.        ,  0.90769894],
       [ 8.        ,  1.        ,  0.89463196],
       [ 9.        ,  3.        ,  0.80055673],
       [10.        ,  4.        ,  0.81093517],
       [11.        ,  5.        ,  0.90447265]]), array([[ 0.        , 79.        ,  1.01125457],
       [ 1.        , 80.        ,  0.81868499],
       [ 2.        , 81.        ,  0.96850732],
       [ 3.        , 82.        ,  1.00639102],
       [ 4.        , 83.        ,  0.83393826],
       [ 5.        , 84.        ,  0.93020582]]), array([[79.        , 91.        ,  0.8570176 ],
       [80.        , 92.        ,  0.22018949],
       [81.        , 93.        ,  0.91265134],
       [82.        , 94.        ,  0.86668601],
       [83.        , 95.        ,  0.14428363],
       [84.        , 96.        ,  0.70250798]]), array([[ 0.        , 85.        ,  0.9056055 ],
       [ 1.        , 86.        ,  0.42723783],
       [ 2.        , 87.        ,  0.67672786],
       [ 3.        , 88.        ,  0.72482004],
       [ 4.        , 89.        ,  0.63277521],
       [ 5.        , 90.        ,  0.80721738]]), array([[ 86.        ,  99.        ,   0.83841653],
       [ 87.        ,  98.        ,   0.14741545],
       [ 88.        , 100.        ,   0.18624081],
       [ 89.        , 101.        ,   0.88825732],
       [ 90.        , 102.        ,   0.5525824 ]]), array([], shape=(0, 3), dtype=float64), array([], shape=(0, 3), dtype=float64)]
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fc093b1ac50>

Multi Person PyTorch

import json
from pathlib import Path
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn

!pip install munkres
import model_utils
import plot_utils
import custom_transforms
from dataset import COCO_Person_Dataset
from nn_model import Net
from CONSTANTS import idx_to_keypoint_type
from custom_transforms import *
import torch.nn.functional as F
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
import time
import cv2
git_repo_url = 'https://github.com/DhruvJawalkar/PyTorch-OpenPose-Realtime-Multi-Person-2D-Pose-Estimation-using-Part-Affinity-Fields.git'
!git clone $git_repo_url

import os
from os.path import exists, join, basename, splitext
project_name = splitext(basename(git_repo_url))[0]
%cd $project_name
/content/PyTorch-OpenPose-Realtime-Multi-Person-2D-Pose-Estimation-using-Part-Affinity-Fields
#'nose', 'left_eye', 'right_eye', 'left_ear', 'right_ear', 'left_shoulder', 'right_shoulder', 
#'left_elbow', 'right_elbow', 'left_wrist', 'right_wrist', 'left_hip', 'right_hip', 'left_knee', 
#'right_knee', 'left_ankle', 'right_ankle'
processed_files = {
    'img_id_to_annotations': 'img_id_to_annotations.npy',
    'img_id_to_image_info' : 'img_id_to_image_info.npy',
    'im_ids' : 'im_ids.npy'
}
IM_SIZE = 368
mean, std = [0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]
mean, std = torch.tensor(mean), torch.tensor(std)

tfms = transforms.Compose([
    RandomCrop(size=368, p=0.5),
    ResizeImgAndKeypoints(size=IM_SIZE),
    ColorJitter(),
    RandomGrayscale(),
    FlipHR(p=0.5),
    #FlipUD(),
    #RandomRotateImgAndKeypoints(deg=30, p=1)
])

tensor_tfms = transforms.Compose([
    ToTensor(),
    NormalizeImg(mean, std)
])

UnNormalize = UnNormalizeImgBatch(mean, std)
To_Pil = transforms.ToPILImage()
bs = 8
ds = COCO_Person_Dataset('train2014/', processed_files, tfms, tensor_tfms, im_sz=IM_SIZE)
dl = torch.utils.data.DataLoader(ds, bs, shuffle=True)
# scaled_pafs = F.interpolate(pafs[None].clone().detach(), IM_SIZE, mode="bilinear", align_corners=True).to(device)[0] 
# un_im = To_Pil(UnNormalize(i)[0])
# plt.imshow(un_im)
# plot_utils.plot_pafs(un_im, scaled_pafs.clone().detach().cpu().numpy(), figsize=(20,20))
# plot_utils.plot_heatmaps(un_im, hms.clone().detach().cpu().numpy(), figsize=(20,20))
model = Net(in_training=True)
model.load_state_dict(torch.load('model-wts-368.ckpt', map_location='cpu'))
model.set_to_inference()
'''
model.unfreeze_F()
model.train_paf_stage(4)
model.unfreeze_all_paf_stages()

model.train_hm_stage(2)
model.unfreeze_all_hm_stages()
'''
model.to(device)
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth" to /root/.cache/torch/checkpoints/vgg19-dcbb9e9d.pth

Net(
  (F): F(
    (vgg): Sequential(
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      (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (3): ReLU(inplace=True)
      (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
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      (19): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
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      (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (22): ReLU(inplace=True)
    )
    (conv_4_3_and_4_4): Sequential(
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      (4): BatchNorm2d(125, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
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        )
      )
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        )
      )
      (2): Conv_Block(
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        )
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        )
        (C3): Sequential(
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (5): Conv2d(128, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      (6): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
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        )
      )
      (1): Conv_Block(
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        (C2): Sequential(
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (2): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
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        (C2): Sequential(
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
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        )
      )
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      )
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
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          (2): ReLU(inplace=True)
        )
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      (1): Conv_Block(
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        )
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          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
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      )
      (2): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
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          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (5): Conv2d(128, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      (6): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (7): ReLU(inplace=True)
      (8): Conv2d(128, 46, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
    (Stage4): Sequential(
      (0): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(174, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (1): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (2): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (3): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (4): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (5): Conv2d(128, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      (6): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (7): ReLU(inplace=True)
      (8): Conv2d(128, 46, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
  )
  (Heatmap_Stages): Heatmap_Stages(
    (Stage1): Sequential(
      (0): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(174, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (1): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (2): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (3): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (4): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (5): Conv2d(128, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      (6): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (7): ReLU(inplace=True)
      (8): Conv2d(128, 18, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
    (Stage2): Sequential(
      (0): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(192, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (1): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (2): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (3): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (4): Conv_Block(
        (C1): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C2): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
        (C3): Sequential(
          (0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          (2): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (5): Conv2d(128, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      (6): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (7): ReLU(inplace=True)
      (8): Conv2d(128, 18, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
  )
)
def make_pose_predictions_and_save_img(im_path, model, IM_SIZE=IM_SIZE, show_plots=False):
    test_tensor_tfms = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(torch.tensor([0.485, 0.456, 0.406]), torch.tensor([0.229, 0.224, 0.225]))
    ])
    
    Resize_im = Resize(IM_SIZE)
    
    IM_STG_INPUT_SIZE = 46 
    if(IM_SIZE==184):
        IM_STG_INPUT_SIZE = 23    
    
    pf, hm, un_im, pad = model_utils.get_pafs_and_hms_predictions(im_path, model, test_tensor_tfms, Resize_im, IM_SIZE, IM_STG_INPUT_SIZE)     
    joint_pos_map = model_utils.get_joint_positions(hm.cpu().numpy(), nms_window=int(368*30/IM_SIZE))
    part_matches_map = model_utils.calculate_part_matches_from_predicted_joints_and_pafs(joint_pos_map, pf.cpu())
    
    oriImg = cv2.imread(im_path)
    canvas = model_utils.draw_bodypose(oriImg, part_matches_map, pad, IM_SIZE)
    cv2.imwrite(im_path.split('/')[-1], canvas)
    
    if(show_plots):
        plot_utils.plot_pafs(un_im, pf.cpu().numpy(), figsize=(20,20))
        plot_utils.plot_heatmaps(un_im, hm.cpu().numpy(), figsize=(20,20))
        plt.imshow(canvas[:, :, [2, 1, 0]])
        plt.show()
        plot_utils.plot_matching_results(un_im, part_matches_map, joint_pos_map, pf)
%%time

path = './test-images/office/'

for im_path in list(Path(path).iterdir()):
    im_path = str(im_path)
    if('.jpg'in im_path or '.png' in im_path):
        print(im_path)
        make_pose_predictions_and_save_img(im_path, model, IM_SIZE=IM_SIZE)
test-images/office/15.png
test-images/office/8.png
test-images/office/2.png
test-images/office/9.png
test-images/office/5.png
test-images/office/14.png
test-images/office/7.png
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test-images/office/1.png
test-images/office/11.png
test-images/office/12.png
test-images/office/13.png
test-images/office/3.png
test-images/office/10.png
CPU times: user 26.9 s, sys: 9.65 s, total: 36.6 s
Wall time: 26.4 s
img1 = 'https://static.toiimg.com/thumb/resizemode-4,width-1200,msid-69495469/69495469.jpg'
img2 = 'https://xdesktopwallpapers.com/wp-content/uploads/2011/10/Group-Pose-In-Gossip-Girl.jpg'

!wget -O /content/img_pytorch.jpg {img1}

from IPython.display import Image
Image('/content/img_pytorch.jpg') 
--2020-04-21 22:39:38--  https://xdesktopwallpapers.com/wp-content/uploads/2011/10/Group-Pose-In-Gossip-Girl.jpg
Resolving xdesktopwallpapers.com (xdesktopwallpapers.com)... 78.46.39.46
Connecting to xdesktopwallpapers.com (xdesktopwallpapers.com)|78.46.39.46|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 478852 (468K) [image/jpeg]
Saving to: ‘/content/img_pytorch.jpg’

/content/img_pytorc 100%[===================>] 467.63K   311KB/s    in 1.5s    

2020-04-21 22:39:41 (311 KB/s) - ‘/content/img_pytorch.jpg’ saved [478852/478852]

make_pose_predictions_and_save_img('/content/img_pytorch.jpg', model, IM_SIZE=IM_SIZE)
out_path = '/content/PyTorch-OpenPose-Realtime-Multi-Person-2D-Pose-Estimation-using-Part-Affinity-Fields/img_pytorch.jpg'
Image(out_path)